1.简介

RDD（弹性分布式数据集） 是 PySpark 的基本构建块，它是容错、不可变的 分布式对象集合。

换句话说，RDD 是类似于 Python 中的列表的对象集合，不同之处在于 RDD 是在分散在多个物理服务器上的多个进程上计算的，也称为集群中的节点，而 Python 集合仅在一个进程中存在和处理。 一旦你创建了一个 RDD，就不能改变它。

RDD是Spark编程中最基本的数据对象， 无论是最初加载的数据集，还是任何中间结果的数据集，或是最终的结果数据集，都是RDD。 在Pyspark中，RDD是由分布在各节点上的python对象组成，如列表，元组，字典等。 RDD主要是存储在内存中（亦可持久化到硬盘上），这就是相对于Hadoop的MapReduce的优点，节省了重新读取硬盘数据的时间。

弹性：RDD是有弹性的，意思就是说如果Spark中一个执行任务的节点丢失了，数据集依然可以被重建出来；
分布式：RDD是分布式的，RDD中的数据被分到至少一个分区中，在集群上跨工作节点分布式地作为对象集合保存在内存中；
数据集：RDD是由记录组成的数据集。
RDD的另一个关键特性是不可变，也即是在实例化出来导入数据后，就无法更新了。 每次对已有RDD进行转化操作（transformation）都会生成新的RDD

2.PySpark RDD 的优势

内存处理

PySpark 从磁盘加载数据并 在内存中处理数据 并将数据保存在内存中，这是 PySpark 和 Mapreduce（I/O 密集型）之间的主要区别。在转换操作过程中，我们还可以在内存中缓存/持久化 RDD 以重用之前的计算。

不变性

PySpark 在 HDFS、S3 等上的容错数据存储上运行，因此任何 RDD 操作失败，它会自动从其他分区重新加载数据。此外，当 PySpark 应用程序在集群上运行时，PySpark 任务失败会自动恢复一定次数（根据配置）并无缝完成应用程序。

惰性运算

PySpark 不会在驱动程序出现/遇到 RDD 转换时对其进行评估，而是在遇到（DAG）时保留所有转换，并在看到第一个 RDD 操作时评估所有转换。

分区

当从数据创建 RDD 时，它默认对 RDD 中的元素进行分区。默认情况下，它会根据可用内核数进行分区。

局限

PySpark RDD 不太适合更新状态存储的应用程序，例如 Web 应用程序的存储系统。对于这些应用程序，使用执行传统更新日志记录和数据检查点的系统（例如数据库）更有效。 RDD 的目标是为批处理分析提供高效的编程模型，并离开这些异步应用程序。

3.创建RDD

转化操作(Transformations )： 操作RDD并返回一个 新RDD 的函数； 参考文献

行动操作(Actions )： 操作RDD, 触发计算, 并返回 一个值 或者 进行输出 的函数。 参考文献

二者最大的区别是，转化操作是惰性的，将一个 RDD 转换/更新为另一个，意味着直到我们调用一个 行动操作之前，是不会执行计算的。

#创建一个SparkSession对象，方便下面使用
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession\
                    .builder\
                    .appName('exam1')\
                    .enableHiveSupport()\
                    .getOrCreate()
# 通过文件创建RDD
sc = spark.sparkContext
sc.textFile(name, minPartitions=None, use_unicode=True)
Example=sc.textFile(“hdfs://exam_dir/running_logs/”)

# 代码内部创建RDD
#Create RDD from parallelize    
data = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12]
Rdd = spark.sparkContext.parallelize(data)

#创建空RDD
rdd = spark.sparkContext.emptyRDD
rdd2 = spark.sparkContext.parallelize( [ ],10)  #This creates 10 partitions

从数据源创建RDD

一般是使用SparkSession中的函数，SparkSession对象提供了read method，返回一个DataFrameReader对象。用该对象将数据读取到DataFrame中，DataFrame是一种特殊的RDD，老版本中称为SchemaRDD。 比如说，spark现在是一个已经被创建的SparkSession对象，然后调用read方法，spark.read就是一个DataFrameReader对象，然后就调用该对象(DataFrameReader)的一系列方法

常见的RDD类型
PairRDD： 由键值对组成的RDD，比如前面提到的用wholeTextFiles()方法读取的内容就是以键值对的形式存在

DoubleRDD: 由双精度浮点数组成的RDD。

DataFrame：以前的版本被称为SchemaRDD，按一组有固定名字和类型的列来组织的分布式数据集。DataFrame等价于sparkSQL中的关系型表! 所以我们在使用sparkSQL的时候常常要创建这个DataFrame，在sparkSQL部分会提及。

HadoopRDD：提供读取存储在HDFS上的数据的RDD。

重新分区
第一：使用repartition(numPartitions)从所有节点混洗数据的方法，也称为完全混洗， repartition()方法是一项非常昂贵的操作，因为它会从集群中的所有节点打乱数据。

第二：使用coalesce(n)方法从最小节点混洗数据，仅用于减少分区数。 这是repartition()使用合并降低跨分区数据移动的优化或改进版本。

第三：使用partitionBy(numPartitions, partiontionFunc=portable_hash)函数

混洗操作
Shuffle 是 PySpark 用来在不同执行器甚至跨机器重新分配数据的机制。 可能导致shuffle的操作包括：

repartition和coalesce等重新分区操作，

groupByKey和reduceByKey等聚合操作（计数除外），

以及cogroup和join等连接操作

PySpark Shuffle 是一项昂贵的操作，因为它涉及以下内容 ·磁盘输入/输出 ·涉及数据序列化和反序列化 ·网络输入/输出

混洗分区大小和性能 根据数据集大小，较多的内核和内存混洗可能有益或有害我们的任务。 ①当处理较少的数据量时，通常应该减少 shuffle 分区， 否则最终会得到许多分区文件，每个分区中的记录数较少，形成了文件碎片化。

②另一方面，当有太多数据且分区数量较少时，会导致运行时间较长的任务较少，有时也可能会出现内存不足错误。

获得正确大小的 shuffle 分区总是很棘手，需要多次运行不同的值才能达到优化的数量。当在 PySpark task上遇到性能问题时，这是要寻找的关键属性之一

RDD持久化与重用
RDD主要创建和存在于执行器的内存中。默认情况下，RDD是易逝对象，仅在需要的时候存在。 在它们被转化为新的RDD，并不被其他操作所依赖后，这些RDD就会被删除。 若一RDD在多个行动操作中用到，就每次都会重新计算，则可调用cache()或persist( )方法缓存或持久化RDD。

窄依赖（窄操作）- 宽依赖（宽操作）
窄操作：
①多个操作可以合并为一个阶段，比如同时对一个数据集进行的map操作或者filter操作可以在数据集的各元 素的一轮遍历中处理；
②子RDD只依赖于一个父RDD
③不需要进行节点间的数据混洗
宽操作：
①通常需要数据混洗
②RDD有多个依赖，比如在join或者union的时候
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