這篇文章將為大家詳細講解有關(guān)分布式數(shù)據(jù)集SparkRDD的依賴與緩存是怎樣的，文章內(nèi)容質(zhì)量較高，因此小編分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后對相關(guān)知識有一定的了解。

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RDD簡介

RDD(Resilient Distributed  Dataset)叫做分布式數(shù)據(jù)集，是Spark中最基本的數(shù)據(jù)抽象，它代表一個不可變、可分區(qū)、里面的元素可并行計算的集合。RDD是一個類

RDD的屬性

1.一個列表，存儲存取每個Partition的優(yōu)先位置(preferred  location)。對于一個HDFS文件來說，這個列表保存的就是每個Partition所在的塊的位置。按照“移動數(shù)據(jù)不如移動計算”的理念，Spark在進行任務(wù)調(diào)度的時候，會盡可能地將計算任務(wù)分配到其所要處理數(shù)據(jù)塊的存儲位置。

2.保存了計算每個分區(qū)的函數(shù)，這個計算方法會應(yīng)用到每一個數(shù)據(jù)塊上,Spark中RDD的計算是以分片為單位的，每個RDD都會實現(xiàn)compute函數(shù)以達到這個目的。compute函數(shù)會對迭代器進行復(fù)合，不需要保存每次計算的結(jié)果。

3.RDD之間的依賴關(guān)系。RDD的每次轉(zhuǎn)換都會生成一個新的RDD，所以RDD之間就會形成類似于流水線一樣的前后依賴關(guān)系。在部分分區(qū)數(shù)據(jù)丟失時，Spark可以通過這個依賴關(guān)系重新計算丟失的分區(qū)數(shù)據(jù)，而不是對RDD的所有分區(qū)進行重新計算。

4.RDD的分片函數(shù)(Partitioner)，一個是基于哈希的HashPartitioner，另外一個是基于范圍的RangePartitioner。只有對于于key-value的RDD，才會有Partitioner，非key-value的RDD的Parititioner的值是None。Partitioner函數(shù)不但決定了RDD本身的分片數(shù)量，也決定了parent  RDD Shuffle輸出時的分片數(shù)量。

5.一組分片(Partition)，即數(shù)據(jù)集的基本組成單位。對于RDD來說，每個分片都會被一個計算任務(wù)處理，并決定并行計算的粒度。用戶可以在創(chuàng)建RDD時指定RDD的分片個數(shù)，如果沒有指定，那么就會采用默認值。默認值就是程序所分配到的CPU  Core的數(shù)目。

如何創(chuàng)建RDD

1.通過序列化集合的方式創(chuàng)建RDD(parallelize，makeRDD)

2.通過讀取外部的數(shù)據(jù)源(testFile)

3.通過其他的rdd做transformation操作轉(zhuǎn)換成行的RDD

RDD的兩種算子：

1.Transformation

• map(func) :返回一個新的分布式數(shù)據(jù)集，由每個原元素經(jīng)過func函數(shù)轉(zhuǎn)換后組成

• filter(func) : 返回一個新的數(shù)據(jù)集，由經(jīng)過func函數(shù)后返回值為true的原元素組成

• flatMap(func) :  類似于map，但是每一個輸入元素，會被映射為0到多個輸出元素(因此，func函數(shù)的返回值是一個Seq，而不是單一元素)

• flatMap(func) :  類似于map，但是每一個輸入元素，會被映射為0到多個輸出元素(因此，func函數(shù)的返回值是一個Seq，而不是單一元素)

• sample(withReplacement, frac, seed) :

• 根據(jù)fraction指定的比例對數(shù)據(jù)進行采樣，可以選擇是否使用隨機數(shù)進行替換，seed用于指定隨機數(shù)生成器種子

• union(otherDataset) : 返回一個新的數(shù)據(jù)集，由原數(shù)據(jù)集和參數(shù)聯(lián)合而成

• reduceByKey(func, [numTasks]) :  在一個(K，V)對的數(shù)據(jù)集上使用，返回一個(K，V)對的數(shù)據(jù)集，key相同的值，都被使用指定的reduce函數(shù)聚合到一起。和groupbykey類似，任務(wù)的個數(shù)是可以通過第二個可選參數(shù)來配置的。

• join(otherDataset, [numTasks]) :

• 在類型為(K,V)和(K,W)類型的數(shù)據(jù)集上調(diào)用，返回一個(K,(V,W))對，每個key中的所有元素都在一起的數(shù)據(jù)集

• groupWith(otherDataset, [numTasks]) :  在類型為(K,V)和(K,W)類型的數(shù)據(jù)集上調(diào)用，返回一個數(shù)據(jù)集，組成元素為(K, Seq[V], Seq[W])  Tuples。這個操作在其它框架，稱為CoGroup

• cartesian(otherDataset) : 笛卡爾積。但在數(shù)據(jù)集T和U上調(diào)用時，返回一個(T，U)對的數(shù)據(jù)集，所有元素交互進行笛卡爾積。

• intersection(otherDataset):對源RDD和參數(shù)RDD求交集后返回一個新的RDD

• distinct([numTasks])) 對源RDD進行去重后返回一個新的RDD

• groupByKey([numTasks]) 在一個(K,V)的RDD上調(diào)用，返回一個(K, Iterator[V])的RDD

• reduceByKey(func, [numTasks])  在一個(K,V)的RDD上調(diào)用，返回一個(K,V)的RDD，使用指定的reduce函數(shù)，將相同key的值聚合到一起，與groupByKey類似，reduce任務(wù)的個數(shù)可以通過第二個可選的參數(shù)來設(shè)置

• aggregateByKey(zeroValue)(seqOp, combOp, [numTasks])

• sortByKey([ascending], [numTasks])  在一個(K,V)的RDD上調(diào)用，K必須實現(xiàn)Ordered接口，返回一個按照key進行排序的(K,V)的RDD

• sortBy(func,[ascending], [numTasks]) 與sortByKey類似，但是更靈活

• join(otherDataset, [numTasks])  在類型為(K,V)和(K,W)的RDD上調(diào)用，返回一個相同key對應(yīng)的所有元素對在一起的(K,(V,W))的RDD

• cogroup(otherDataset, [numTasks]) 在類型為(K,V)和(K,W)的RDD上調(diào)用，返回一個(K,(Iterable

2.Action

• reduce(func) 通過func函數(shù)聚集RDD中的所有元素，這個功能必須是課交換且可并聯(lián)的

• collect() 在驅(qū)動程序中，以數(shù)組的形式返回數(shù)據(jù)集的所有元素

• count() 返回RDD的元素個數(shù)

• first() 返回RDD的***個元素(類似于take(1))

• take(n) 返回一個由數(shù)據(jù)集的前n個元素組成的數(shù)組

• takeSample(withReplacement,num, [seed])  返回一個數(shù)組，該數(shù)組由從數(shù)據(jù)集中隨機采樣的num個元素組成，可以選擇是否用隨機數(shù)替換不足的部分，seed用于指定隨機數(shù)生成器種子

• takeOrdered(n, [ordering])

• saveAsTextFile(path)  將數(shù)據(jù)集的元素以textfile的形式保存到HDFS文件系統(tǒng)或者其他支持的文件系統(tǒng)，對于每個元素，Spark將會調(diào)用toString方法，將它裝換為文件中的文本

• saveAsSequenceFile(path) 將數(shù)據(jù)集中的元素以Hadoop  sequencefile的格式保存到指定的目錄下，可以使HDFS或者其他Hadoop支持的文件系統(tǒng)。

• saveAsObjectFile(path)

• countByKey() 針對(K,V)類型的RDD，返回一個(K,Int)的map，表示每一個key對應(yīng)的元素個數(shù)。

• foreach(func) 在數(shù)據(jù)集的每一個元素上，運行函數(shù)func進行更新。

RDD的依賴關(guān)系

1.窄依賴

窄依賴指的是每一個父RDD的Partition最多被子RDD的一個Partition使用

總結(jié)：窄依賴我們形象的比喻為獨生子女

2.寬依賴

寬依賴指的是多個子RDD的Partition會依賴同一個父RDD的Partition

總結(jié)：窄依賴我們形象的比喻為超生

3.Lineage(血統(tǒng))

RDD只支持粗粒度轉(zhuǎn)換，即在大量記錄上執(zhí)行的單個操作。將創(chuàng)建RDD的一系列Lineage(即血統(tǒng))記錄下來，以便恢復(fù)丟失的分區(qū)。RDD的Lineage會記錄RDD的元數(shù)據(jù)信息和轉(zhuǎn)換行為，當該RDD的部分分區(qū)數(shù)據(jù)丟失時，它可以根據(jù)這些信息來重新運算和恢復(fù)丟失的數(shù)據(jù)分區(qū)。

DAG的生成

DAG(Directed Acyclic  Graph)叫做有向無環(huán)圖，原始的RDD通過一系列的轉(zhuǎn)換就就形成了DAG，根據(jù)RDD之間的依賴關(guān)系的不同將DAG劃分成不同的Stage，對于窄依賴，partition的轉(zhuǎn)換處理在Stage中完成計算。對于寬依賴，由于有Shuffle的存在，只能在parent  RDD處理完成后，才能開始接下來的計算，因此寬依賴是劃分Stage的依據(jù)。

RDD的緩存

Spark速度非?？斓脑蛑唬褪窃诓煌僮髦锌梢栽趦?nèi)存中持久化或緩存?zhèn)€數(shù)據(jù)集。當持久化某個RDD后，每一個節(jié)點都將把計算的分片結(jié)果保存在內(nèi)存中，并在對此RDD或衍生出的RDD進行的其他動作中重用。這使得后續(xù)的動作變得更加迅速。RDD相關(guān)的持久化和緩存，是Spark最重要的特征之一?？梢哉f，緩存是Spark構(gòu)建迭代式算法和快速交互式查詢的關(guān)鍵。

找依賴關(guān)系劃分stage的目的之一就是劃分緩存， 如何通過stage的劃分設(shè)置緩存?

(1)在窄依賴想設(shè)置緩存時用cache

(2)在寬依賴想設(shè)置緩存時用checkpoint

如何設(shè)置cache和checkpoint?

cache：someRDD.cache()就添加成功緩存，放入到內(nèi)存中

someRDD.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK)：根據(jù)自己的需要設(shè)置緩存的位置(內(nèi)存和硬盤)

checkpoint：可以把RDD計算后的數(shù)據(jù)存儲在本地磁盤上，也可以是hdfs

sc.setCheckpointDIr("hdfs://hadoop1:9000/checkpoint")設(shè)置checkpoint的路徑  在寬依賴前設(shè)置

someRDD.checkpoint()設(shè)置checkpoint

cache 和checkpoint的區(qū)別

cache只是緩存數(shù)據(jù)，不改變RDD的依賴關(guān)系，checkpoint生成了一個新的RDD，后面的RDD將依賴新的RDD依賴關(guān)系已經(jīng)改變  。數(shù)據(jù)恢復(fù)的順序：checkpoint ---》cache--》重算

關(guān)于分布式數(shù)據(jù)集SparkRDD的依賴與緩存是怎樣的就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。