RDD基本特性

RDD基本特性
1、什么叫RDD?

2、RDD有怎么样的特性？

1、RDD是Spark提供的核心抽象，全称为Resillient Distributed Dataset，即弹性分布式数据集。

2、RDD在抽象上来说是一种元素集合，包含了数据。它是被分区的，分为多个分区，每个分区分布在集群中的不同节点上，从而让RDD中的数据可以被并行操作。（分布式数据集）

3、RDD通常通过Hadoop上的文件，即HDFS文件或者Hive表，来进行创建；有时也可以通过应用程序中的集合来创建。

4、RDD最重要的特性就是，提供了容错性，可以自动从节点失败中恢复过来。即如果某个节点上的RDD partition，因为节点故障，导致数据丢了，那么RDD会自动通过自己的数据来源重新计算该partition。这一切对使用者是透明的。

5、RDD的数据默认情况下存放在内存中的，但是在内存资源不足时，Spark会自动将RDD数据写入磁盘。（弹性）

下面用图表示：



一个RDD，在逻辑上，抽象地代表了一个HDFS文件。

但是，它实际上是被分区得。分为多个分区。多个分区散落在Spark集群中，不同的节点上。

比如说，RDD有90万数据。分为9个partition，9个分区。

现在，节点9出了些故障，导致partition9的数据丢失了。那么此时Spark会脆弱到直接报错，直接挂掉吗？不可能！！

RDD是有很强的容错性的，当它发现自己的数据丢失了以后，会自动从自己来源的数据进行重计算，重新获取自己这份数据，这一切对用户，都是完全透明的。

RDD的每个partition，在spark节点上存储时，默认都是放在内存中的。但是如果说内存放不下这么多数据时，比如每个节点最多放5万数据，结果你每个partition是10万数据。那么就会把partition中的部分数据写入磁盘上，进行保存。

而上述这一切，对于用户来说，都是完全透明的。也就是说，你不用去管RDD的数据存储在哪里，内存，还是磁盘。只要关注，你针对RDD来进行计算，和处理，等等操作即可。

所以说，RDD的这种自动进行内存和磁盘之间权衡和切换的机制，就是RDD的弹性的特点所在。