RDD 是什么 五大核心属性 *** 执行原理 算子 序列化kyro 依赖关系 *** 阶段划分 ***

RDD（Resilient Distributed Datasets）是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD有五大核心属性：分区列表、计算函数（转换和行动）、依赖关系、首选位置列表和持久性。

RDD的执行原理是惰性计算，即只有在遇到行动操作时才会真正计算。在执行行动操作时，Spark会根据RDD的依赖关系将其划分为一系列的“阶段”，并将每个阶段中的任务分配到不同的Executor上并行执行。

算子是Spark中的一种操作符，用来对RDD进行转换或行动操作。RDD的转换操作不会立即执行，而是构建了一个DAG（有向无环图），只有遇到行动操作才会触发计算。常用的算子有map、filter、reduceByKey等。

序列化kyro是Spark中用于序列化和反序列化数据的一种机制，其主要特点是速度快、序列化后的数据量小。

依赖关系是指一个RDD与其父RDD之间的关系。RDD之间有两种依赖关系：窄依赖和宽依赖。窄依赖表示每个父RDD分区最多只对应一个子RDD分区，宽依赖则表示每个父RDD分区可能对应多个子RDD分区。

阶段划分是指将DAG划分为一系列的阶段，每个阶段中的任务可以并行执行。在阶段划分过程中，Spark会尽可能地将窄依赖的转换操作合并在一个阶段中，以提高执行效率。

相关问题

spark RDD算子

Spark RDD（Resilient Distributed Datasets）是一种弹性分布式数据集，它是Apache Spark的核心组件。RDD算子（Operators）是处理RDD的基本操作单元，它们用于对数据进行转换和动作。Spark提供了一系列的内置算子，可以分为两类：

1. **转换（Transformation）算子**：这类算子不会直接改变原始数据集，而是返回一个新的、基于原数据的RDD。常见的转换算子有map、filter、flatMap、reduceByKey、groupByKey等，它们分别对应于对每个元素应用函数、过滤元素、扁平化映射结果、键值对归约和按键分组。

2. **行动（Action）算子**：这类算子会触发实际的数据计算，并返回一个结果到驱动程序，如count、collect、sum等。行动算子会触发整个RDD的分区计算，最后将结果合并并返回给用户。

使用这些算子，开发者可以在分布式环境中高效地处理大规模数据，通过链式API的方式构建复杂的数据处理逻辑。例如，`rdd.map(...).filter(...).reduceByKey(...)` 就是一个典型的序列计算过程。

spark的RDD算子

Spark（Scala编程语言创建的大规模数据处理框架）的核心数据结构是弹性分布式数据集（RDD，Resilient Distributed Dataset）。在Spark中，RDD算子（Operators）是一系列可以应用于RDD的函数，它们负责执行任务并生成新的RDD，实现了数据的高效并行处理。以下是几种主要类型的RDD算子：

1. **基础算子**：
- `map`: 应用一个函数到每个元素上，返回一个新的RDD。
- `filter`: 选择满足特定条件的元素，返回一个新的RDD。
- `flatMap`: 对每个元素应用一个函数，然后展开结果，相当于`map`之后再`flatten`。
- `reduceByKey` 和 `aggregateByKey`: 分组数据并进行累积操作，如求和、平均等。

2. **转换算子**：
- `groupByKey` 和 `cogroup`: 将数据分组并返回键及其对应的列表。
- `join` 和 `leftOuterJoin`, `rightOuterJoin`, `fullOuterJoin`: 按照键进行连接，可以选择不同类型的数据匹配。
- `union`, `subtract`, `intersection`: 结合、排除和取交两个RDD。

3. **动作算子**：
- `count`: 计算RDD中元素的数量。
- `collect` 和 `take`: 将整个RDD收集到内存，用于查看数据。
- `saveAsTextFile` 或 `write` (如Parquet, JSON): 将结果保存到磁盘或特定格式的文件中。

4. **分区算子**：
- `repartition`: 改变RDD的分区数，提高后续操作的性能。
- `coalesce`: 合并部分分区，减少网络通信。

5. **特殊算子**：
- `sortByKey` 和 `top/k`: 根据键值排序，或返回前k个元素。
- `sample`: 随机抽样数据。

这些算子都是无状态的，即不会记住之前的操作，适合大规模并行处理。每个算子都在分布式环境中执行，充分利用集群资源。Spark的API设计鼓励用户采用懒惰计算（lazy evaluation），只有当结果被需要时才会真正触发计算，这种延迟执行有助于优化性能和资源利用。