Spark RDD

梗概：

RDD 其实就是分布式的元素集合。

在Spark中，对数据的所有操作不外乎创建RDD、转化已有RDD 以及 调用RDD 操作进行求值。而在这一切背后，Spark会自动将RDD中的数据分发到集群上，并将操作并行化执行。 

RDD就是一个不可变的分布式对象集合。每个RDD都被分为多个分区，这些分区运行在集群中的不同节点上。 

RDD的创建：a. 读取一个外部数据集；b. 在驱动器程序里分发驱动器程序中的对象集合(比如 list 和 set) ；

RDD支持两种类型的操作：转化操作(transformation) 和 行动操作(action)；

　　a. 转化操作会由一个RDD 生成一个 新的RDD；如filter()：

//调用转化操作 filter()
>>> pythonLines = lines.filter(lambda line: "Python" in line)

　　b. 行动操作会对RDD计算出一个结果；并把结果返回到驱动器程序中，或把结果存储到外部存储系统(如 HDFS)中。

惰性计算：新产生的RDD在转化操作中并没有真正计算，只有在行动操作中使用到了才去计算，并在转化到操作的整个操作链中优化计算。如：

//调用转化操作 filter()
>>> pythonLines = lines.filter(lambda line: "Python" in line)

//调用 first() 行动操作 
>>> pythonLines.first()

//在行动操作 first() 中，Spark 只需要扫描文件直到找到第一个匹配的行为止，而不需要读取整个文件

　　默认情况下，Spark 的RDD会在你每次对它们进行行动操作时重新计算。