RDD全称叫做弹性分布式数据集(Resilient Distributed Datasets)，它是一种分布式的内存抽象，表示一个只读的记录分区的集合，它只能通过其他RDD转换而创建，为此，RDD支持丰富的转换操作 ( 如: map, join, filter, groupBy 等)，通过这种转换操作，新的RDD则包含了如何从其他RDDs衍生所必需的信息，所以说RDDs之间是有依赖关系的。
基于RDDs之间的依赖，RDDs会形成一个有向无环图DAG，该DAG描述了整个流式计算的流程，实际执行的时候，RDD是通过血缘关系(Lineage)一气呵成的，即使出现数据分区丢失，也可以通过血缘关系重建分区。
总结起来，基于RDD的流式计算任务可描述为：从稳定的物理存储(如分布式文件系统)中加载记录，记录被传入由一组确定性操作构成的DAG，然后写回稳定存储。另外RDD还可以将数据集缓存到内存中，使得在多个操作之间可以重用数据集，基于这个特点可以很方便地构建迭代型应用(图计算、机器学习等)或者交互式数据分析应用。
可以说Spark最初也就是实现RDD的一个分布式系统，后面通过不断发展壮大成为现在较为完善的大数据生态系统，简单来讲，Spark-RDD的关系类似于Hadoop-MapReduce关系。
RDD特点
RDD表示只读的分区的数据集，对RDD进行改动，只能通过RDD的转换操作，由一个RDD得到一个新的RDD，新的RDD包含了从其他RDD衍生所必需的信息。
RDDs之间存在依赖，RDD的执行是按照血缘关系延时计算的。如果血缘关系较长，可以通过持久化RDD来切断血缘关系。
分区
如下图所示，RDD逻辑上是分区的，每个分区的数据是抽象存在的，计算的时候会通过一个compute函数得到每个分区的数据。
如果RDD是通过已有的文件系统构建，则compute函数是读取指定文件系统中的数据，如果RDD是通过其他RDD转换而来，则compute函数是执行转换逻辑将其他RDD的数据进行转换。
只读
如下图所示，RDD是只读的，要想改变RDD中的数据，只能在现有的RDD基础上创建新的RDD。
由一个RDD转换到另一个RDD，可以通过丰富的操作算子实现，不再像MapReduce那样只能写map和reduce了，如下图所示。
RDD的操作算子包括两类，一类叫做transformations，它是用来将RDD进行转化，构建RDD的血缘关系;另一类叫做actions，它是用来触发RDD的计算，得到RDD的相关计算结果或者将RDD保存的文件系统中。下图是RDD所支持的操作算子列表。
依赖
RDDs通过操作算子进行转换，转换得到的新RDD包含了从其他RDDs衍生所必需的信息，RDDs之间维护着这种血缘关系，也称之为依赖。如下图所示，依赖包括两种，一种是窄依赖，RDDs之间分区是一一对应的，另一种是宽依赖，下游RDD的每个分区与上游RDD(也称之为父RDD)的每个分区都有关，是多对多的关系。
通过RDDs之间的这种依赖关系，一个任务流可以描述为DAG(有向无环图)，如下图所示，在实际执行过程中宽依赖对应于Shuffle(图中的reduceByKey和join)，窄依赖中的所有转换操作可以通过类似于管道的方式一气呵成执行(图中map和union可以一起执行)。
缓存
如果在应用程序中多次使用同一个RDD，可以将该RDD缓存起来，该RDD只有在***次计算的时候会根据血缘关系得到分区的数据，在后续其他地方用到该RDD的时候，会直接从缓存处取而不用再根据血缘关系计算，这样就加速后期的重用。
如下图所示，RDD-1经过一系列的转换后得到RDD-n并保存到hdfs，RDD-1在这一过程中会有个中间结果，如果将其缓存到内存，那么在随后的RDD-1转换到RDD-m这一过程中，就不会计算其之前的RDD-0了。
Checkpoint
虽然RDD的血缘关系天然地可以实现容错，当RDD的某个分区数据失败或丢失，可以通过血缘关系重建。但是对于长时间迭代型应用来说，随着迭代的进行，RDDs之间的血缘关系会越来越长，一旦在后续迭代过程中出错，则需要通过非常长的血缘关系去重建，势必影响性能。
为此，RDD支持checkpoint将数据保存到持久化的存储中，这样就可以切断之前的血缘关系，因为checkpoint后的RDD不需要知道它的父RDDs了，它可以从checkpoint处拿到数据。
小结
总结起来，给定一个RDD我们至少可以知道如下几点信息：1、分区数以及分区方式;2、由父RDDs衍生而来的相关依赖信息;3、计算每个分区的数据，计算步骤为：1)如果被缓存，则从缓存中取的分区的数据;2)如果被Checkpoint，则从Checkpoint处恢复数据;3)根据血缘关系计算分区的数据。
编程模型
在Spark中，RDD被表示为对象，通过对象上的方法调用来对RDD进行转换。经过一系列的Transformations后，就可以调用Actions触发RDD的计算，Action可以是向应用程序返回结果( count, collect 等)，或者是向存储系统保存数据( saveAsTextFile 等)。在Spark中，只有遇到Action，才会执行RDD的计算(即懒执行)，这样在运行时可以通过管道的方式传输多个转换。
要使用Spark，开发者需要编写一个Driver程序，它被提交到集群以调度运行Worker，如下图所示。Driver中定义了一个或多个RDD，并调用RDD上的action，Worker则执行RDD分区计算任务。
应用举例
下面介绍一个简单的Spark应用程序实例WordCount，统计一个数据集中每个单词出现的次数，首先将从HDFS中加载数据得到原始RDD-0，其中每条记录为数据中的一行句子，经过一个flatMap操作，将一行句子切分为多个独立的词，得到RDD-1，再通过map操作将每个词映射为key-value形式，其中key为词本身，value为初始计数值1，得到RDD-2，将RDD-2中的所有记录归并，统计每个词的计数，得到RDD-3，***将其保存到HDFS。
- object WordCount {
- def main(args: Array[String]) {
- if (args.length < 2) {
- System.err.println("Usage: WordCount <inputfile> <outputfile>");
- System.exit(1);
- }
- val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount")
- val sc = new SparkContext(conf)
- val result = sc.textFile(args(0))
- .flatMap(line => line.split(" "))
- .map(word => (word, 1))
- .reduceByKey(_ + _)
- result.saveAsTextFile(args(1))
- }
- }
结语
基于RDD实现的Spark相比于传统的Hadoop MapReduce有什么优势呢?总结起来应该至少有三点：
1.RDD提供了丰富的操作算子，不再是只有map和reduce两个操作了，对于描述应用程序来说更加方便;
2.通过RDDs之间的转换构建DAG，中间结果不用落地;
3.RDD支持缓存，可以在内存中快速完成计算。
