大数据之谜Spark基础篇,核心RDD特征分析讲解

bigdataway 提交于 周二, 04/17/2018 - 12:17

RDD特征概要总结:

a、RDD是Spark提供的核心抽象,全称为Resillient Distributed Dataset,即弹性分布式数据集。

b、RDD在抽象上来说是一种元素集合,包含了数据。它是被分区的,分为多个分区,每个分区分布在集群中的不同节点上,从而让RDD中的数据可以被并行操作。

c、RDD通常通过Hadoop上的文件,即HDFS文件或者Hive表,来进行创建;有时也可以通过应用程序中的集合来创建。

d、RDD最重要的特性就是,提供了容错性,可以自动从节点失败中恢复过来。即如果某个节点上的RDD partition,因为节点故障,导致数据丢了,那么RDD会自动通过自己的数据来源重新计算该partition。这一切对使用者是透明的。

e、RDD的数据默认情况下存放在内存中的,但是在内存资源不足时,Spark会自动将RDD数据写入磁盘。

下面我们一起来对其关键特征进行详细分析

图1-RDD分布式特征

分析:

RDD(Resilient Distributed Datasets)弹性分布式数据集,是分布式内存的一个抽象概念。我们可以抽象的代表对应一个HDFS上的文件,但是他实际上是被分区的,分为多个分区撒落在Spark集群中的不同节点上。比如现在我们的一个RDD有40万条数据,并分为4个partition,这4个分区数据分别存储在集群中的节点1、2、3、4中,而每个partition分到10万条数据。如图1所示,这样的一个RDD将数据分布式撒落在集群的一批节点上,每个节点只是存储RDD的部分partition,这就是RDD的分布式结构模型。

图2-RDD弹性式特征

分析:

RDD的弹性特征说明,当RDD的每个partition数据都存放到Spark集群节点上时候,默认是都存放在内存中的,但是如果内存放不下这么多的数据时,我们该怎么办呢?这时候RDD的弹性特征就表现出来了。如上图2所示,在节点3内存中最多只能存储6万数据,结果我们需要存放一个partition数据为10万,那么这时就得把partition中的剩余4万数据写入到磁盘上进行保存了。而这种存储的分配针对用户是透明的,我们不用管他怎么存储,虽然这种存储机制是有配置参数提供我们选择的,后续深入讲解时候会介绍到如何选择存储策略,这里就不加深难度了,所以,RDD的这种自动进行内存和磁盘之间权衡和却换的机制,就是RDD的弹性特征所在。

图3-RDD容错性特征

分析:

最后我们来看看RDD被分散的存放在集群的各个节点上了,那假如某个节点运行时候出现问题,数据该怎么办呢?这里Spark的RDD支持了强大的容错机制,如上图3,在运行节点n时候出现了问题,这时候就需要重新获取数据进行计算,那RDD将启动容错机制,尝试寻找上游依赖数据源节点3来重新获取数据进行计算,这里深入分析将会提出另外一个概念来了,那就是DAG(有向无环图)、进一步了解RDD的依赖关系,与底层逻辑关系了,期待分析的时候您能光临。

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