- 如何表示这样一个分区的，高效容错的而且能够持久化的分布式数据集呢？一般情况下抽象的RDD包含如下5大接口。
1)partition : 分区属性: 每个RDD包好多个分区, 这既是RDD的数据单位, 也是计算粒度, 每个分区在由一个Task线程处理. 在RDD创建的时候可以指定分区的个数, 如果没有指定, 那么, 默认分区的个数是CPU的核数. 每一块的分区对应一个内存上的block, 由BlockManager分配.
Partition实现：
partition 与 iterator 方法
RDD 的 def iterator(split: Partition, context: TaskContext): Iterator[T] 方法用来获取 split 指定的 Partition 对应的数据的迭代器，有了这个迭代器就能一条一条取出数据来按 compute chain 来执行一个个transform 操作。iterator 的实现如下：
其先判断 RDD 的 storageLevel 是否为 NONE，若不是，则尝试从缓存中读取，读取不到则通过计算来获取该Partition对应的数据的迭代器;若是，尝试从 checkpoint 中获取 Partition 对应数据的迭代器，若 checkpoint 不存在则通过计算（compute属性）
2)partitioner:RDD的分区方式， 这个属性指的是RDD的partitioner函数(分片函数), 分区函数就是将数据分配到指定的分区, 这个目前实现了HashPartitioner和RangePartitioner, 只有key-value的RDD才会有分片函数, 否则为none. 分片函数不仅决定了当前分片的个数, 同时决定parent shuffle RDD的输出的分区个数.
3)denpendiencies(): Spark的运行过程就是RDD之间的转换, 因此, 必须记录RDD之间的生成关系(新RDD是由哪个或哪几个RDD生成), 这就是所谓的依赖关系, 这样既有助于阶段和任务的划分, 也有助于在某个分区出错的时候, 只需要重新计算与当前出错的分区的有关的分区,而不需要计算所有的分区.
代码：
依赖类型：
- 窄依赖：父 RDD 的 partition 至多被一个子 RDD partition 依赖（OneToOneDependency，RangeDependency）
- 宽依赖：父 RDD 的 partition 被多个子 RDD partitions 依赖（ShuffleDependency）
图示：
4)compute(p,context): 计算属性: 当调用 RDD#iterator 方法无法从缓存或 checkpoint 中获取指定 partition 的迭代器时，就需要调用 compute 方法来获取
RDD不仅包含有数据, 还有在数据上的计算, 每个RDD以分区为计算粒度, 每个RDD会实现compute函数, compute函数会和迭代器(RDD之间转换的迭代器)进行复合, 这样就不需要保存每次compute运行的结果.
代码：
下面举几个算子操作：
map
首先来看下 map 的实现：
我们调用 map 时，会传入匿名函数 f: T => U，该函数将一个类型 T 实例转换成一个类型 U 的实例。在 map 函数中，将该函数进一步封装成 (context, pid, iter) => iter.map(cleanF) 的函数，该函数以迭代器作为参数，对迭代出的每一个元素执行 f 函数，然后以该封装后的函数作为参数来构造 MapPartitionsRDD，接下来看看 MapPartitionsRDD#compute 是怎么实现的：
上面代码中的 firstParent 是指本 RDD 的依赖 dependencies: Seq[Dependency[_]] 中的第一个，MapPartitionsRDD 的依赖中只有一个父 RDD。而 MapPartitionsRDD 的 partition 与其唯一的父 RDD partition 是一一对应的，所以其 compute 方法可以描述为：对父 RDD partition 中的每一个元素执行传入 map 的方法得到自身的 partition 及迭代器
图示：
groupByKey
与 map、union 不同，groupByKey 是一个会产生宽依赖的 transform，其最终生成的 RDD 是 ShuffledRDD，来看看其 compute 实现：
可以看到，ShuffledRDD 的 compute 使用 ShuffleManager 来获取一个 reader，该 reader 将从本地或远程 BlockManager 拉取 map output 的 file 数据，每个 reduce task 拉取一个 partition 数据。
图示：
5)preferredLocations(p):对于分区而言返回数据本地化计算的节点，
也就是说, 每个RDD会报出一个列表（Seq）, 而这个列表保存着分片优先分配给哪个Worker节点计算, spark坚持移动计算而布移动数据的原则. 也就是尽量在存储数据的节点上进行计算.
要注意的是，并不是每个 RDD 都有 preferedLocation，比如从 Scala 集合中创建的 RDD 就没有，而从 HDFS 读取的 RDD 就有，其 partition 对应的优先位置及对应的 block 所在的各个节点。
参考链接：
http://mt.sohu.com/20160721/n460362468.shtml
文／牛肉圆粉不加葱（简书作者）
原文链接：http://www.jianshu.com/p/207607888767
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