简介

Spark是一个计算引擎，是MapReduce的高配升级版本。

Spark RDD是Spark中的核心理念。

Spark RDD概念

Spark建立在统一抽象的RDD之上，使得它可以以基本一致的方式应对不同的大数据处理场景，包括MapReduce，Streaming，SQL，Machine Learning以及Graph等。

RDD的全称为Resilient Distributed Datasets，即弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、可并行计算的集合。

RDD具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中(当内存不够只有存储在磁盘上)，后续的查询能够重用工作集，这极大地提升了查询速度。

Spark RDD理解

其实RDD的理解很简单，看英文：Resilient Distributed Datasets。Resilient与Distributed都是形容词，不重要。关键是最后一个词：“Datasets”。也就是说，RDD其实就是数据的集合。

只不过，与传统的数据集不同，RDD是特殊的数据集，它具有如下两个别具特色的亮点：

• Resilient：弹性的。这就是说RDD是具有可伸缩性的，可分区的。
• Distributed：分布式的。这是说RDD是可被用作并行计算的。

RDD就是依靠这种数据集的弹性与可分布式计算，成为了Spark中的核心思想。

那么RDD是用来做什么的？它在Spark中是什么地位？

简单的说，RDD是放数据的容器。

但是，注意，RDD存放的是数据位置的指针，就是指向数据实际存放位置的路标，实际数据不在RDD里面。

我用个实际Python的例子讲一下就好理解了。

假设，我们要用Anaconda中的Spyder工具，通过Python进行下面的预测：

• 通过猫的年龄，预测猫的体重。

我们不能直接拿着Excel中的文件或者HDFS里的一个个文件做计算，所以要先把这些数据文件转化成能用Python/Scala操作的数据集。

假设，我们现在手里有一个名为orange_cat.csv文件，csv里面有猫的年龄跟体重。我们现在要预测了，我打开Spyder，首先要做的肯定不是上来就写代码，建个回归模型。我应该先要：导入文件。

因为在Spyder中，人家不能直接操作存在我Windows里面的csv文件。所以，我要先把这些数据读到Spyder里面，Python才能做处理。

即，我要通过下面的语句把文件导入到Spyder里（前面导入包、设定默认路径的常规操作自行脑补）：

dataSet = pd.read_csv(“orange_cat.csv”)

通过上面这个语句，我们就把原先在我电脑里面的那个“csv”文件转化成Python能够处理的dataSet文件，并且放在内存里，供Python处理。

执行完，我们发现，就能在Spyder中自行通过各种Python语言操作dataSet中的数据了，而这个dataSet中存的数据，是与之前orange_cat.csv中的数据一模一样的。我们之后，可以在与源数据（本例中即我的Windows）完全无关的地方（内存中）随意用Python语言对dataSet中的数据分析清洗建模了。

这里的dataSet，它的意义，与RDD是一样的。

区别仅仅在于，RDD是个更加牛逼一点的dataset，它不但能分区，也能并行计算，能处理海量数据，在大数据平台运行。而且，不像普通的DataSet直接存数据，人家存的是数据的位置。可以通过位置指定到内存或者磁盘中。

但是，就像老虎还是猫科的道理一样，RDD说到底，还是个Datasets。

当然，这是我在阅读了很多材料之后的个人理解，如果有不同的或者我理解有误的地方，欢迎指正!谢谢！