spark+rdd执行过程

Spark的RDD执行过程包括以下几个步骤：

1. 创建Spark程序的执行上下文，即创建SparkContext对象。
2. 通过SparkContext从外部数据源中读取数据，创建RDD对象。
3. 对RDD进行转换操作，构建RDD之间的依赖关系，形成DAG图。这个过程只是记录转换的轨迹，并没有真正的计算发生。
4. 执行行动类型的操作，触发真正的计算，并将结果持久化到内存中。
5. RDD分区，将数据划分为多个分区，每个分区可以在不同的节点上进行并行计算。

通过这个执行过程，Spark可以实现高效的大数据计算任务，并且各个组件可以无缝集成在同一个应用程序中。

相关问题

Spark RDD典型的执行过程？

Spark的Resilient Distributed Datasets (RDD) 是一种计算模型，其典型的执行过程可以分为以下几个步骤：

1. **创建RDD**：首先，Spark从原始数据源（如HDFS、文件系统、数据库等）加载数据并转换成RDD。这个过程是懒惰的，即只有当真正需要对数据进行操作时才会进行计算。

2. **缓存RDD**：为了提高性能，RDD会被默认缓存在内存中，避免反复读取磁盘。用户也可以显式地调用`cache()`方法将RDD存储在内存中。

3. **操作转换**：对RDD进行各种操作，如map、filter、reduce、join等，这些操作会在数据分区上并行执行。每次转换都会生成一个新的RDD，而原始RDD仍然保留。

4. **执行任务计划**：Spark内部优化器会对转换操作进行计划，形成一个依赖图（DAG），决定如何分发任务到各个工作节点。

5. **调度执行**：Spark JobManager负责将任务分配给Worker节点，并监视它们的进度。每个任务会在特定的Executor进程中执行，通常在一个节点的单个核处理器上。

6. **结果收集**：任务执行完毕后，结果会被本地化回Driver进程，然后按照操作的顺序合并，最终得到最终的结果。

7. **清理内存**：当不需要某个RDD时，可以通过调用`unpersist()`来释放其占用的内存空间，减少内存消耗。

spark RDD特性

Spark RDD（Resilient Distributed Datasets）是Spark计算框架的核心抽象概念之一。下面是RDD的一些特性：

1. 弹性：RDD是可恢复的，它可以在节点故障时自动进行恢复。如果某个分区的数据丢失了，Spark可以通过数据容错机制重新计算丢失的数据。

2. 分布式：RDD可以在整个集群上分布，并且可以在不同节点上并行计算。这使得Spark可以利用集群中的多个计算资源来加快计算速度。

3. 不可变性：RDD是不可变的，即它们的值不能被直接修改。每次对RDD的操作都会生成一个新的RDD，而原始RDD保持不变。这种不可变性有助于实现容错和并行计算。

4. 惰性计算：RDD上的转换操作是惰性执行的，即它们不会立即执行，而是在遇到一个动作操作（如collect、count）时触发执行。这样可以优化计算过程，减少不必要的中间结果生成。

5. 可持久化：RDD可以将数据持久化在内存中，以便在后续操作中重用。通过使用缓存机制，Spark可以避免重复计算相同的RDD，从而提高计算效率。

6. 分区：RDD将数据划分为一系列的分区，每个分区都存储着数据的一个子集。分区是Spark并行计算的基本单元，可以在不同节点上进行并行处理。

7. 过程间依赖：RDD之间的转换操作可以形成有向无环图（DAG），其中每个节点都是RDD的转换操作，边表示RDD之间的依赖关系。Spark使用DAG来优化计算过程，并实现容错和恢复机制。

这些特性使得RDD成为Spark的核心抽象，为开发者提供了一个强大而灵活的数据处理模型。