解析RDD在Spark中的地位

1.Spark的核心概念是RDD (resilient distributed dataset)，指的是一个 只读的，可分区的分布式数据集，这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中，在多次计算间重用。

2.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Worker节点上，从而让RDD中的数据可以被并行操作。(分布式数据集)

3.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RDD的本地创建转换而来。

4.传统的MapReduce虽然具有自动容错、平衡负载和可拓展性的优点，但是其最大缺点是采用非循环式的数据流模型，使得在迭代计算式要进行大量的磁盘IO操作。RDD正是解决这一缺点的抽象方法。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。RDD的lineage特性。

5.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。(弹性)

RDD在Spark中的地位和作用

1)为什么会有Spark?因为传统的并行计算模型无法有效的解决迭代计算(iterative)和交互式计算(interactive);而Spark的使命便是解决这两个问题，这也是他存在的价值和理由。

2)Spark如何解决迭代计算?其主要实现思想就是RDD，把所有计算的数据保存在分布式的内存中。迭代计算通常情况下都是对同一个数据集做反复的迭代计算，数据在内存中将大大提升IO操作。这也是Spark涉及的核心：内存计算。

3)Spark如何实现交互式计算?因为Spark是用scala语言实现的，Spark和scala能够紧密的集成，所以Spark可以完美的运用scala的解释器，使得其中的scala可以向操作本地集合对象一样轻松操作分布式数据集。

4)Spark和RDD的关系?可以理解为：RDD是一种具有容错性基于内存的集群计算抽象方法，Spark则是这个抽象方法的实现。

结语

感谢您的观看，如有不足之处，欢迎批评指正。

如果有对大数据感兴趣的小伙伴或者是从事大数据的老司机可以加群：

658558542

欢迎大家交流分享，学习交流，共同进步。（里面还有大量的免费资料，帮助大家在成为大数据工程师，乃至架构师的路上披荆斩棘！）

最后祝福所有遇到瓶颈的大数据程序员们突破自己，祝福大家在往后的工作与面试中一切顺利。