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Spark 编程模型是弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset. RDD),它是 MapReduce 模型的扩展和延伸，但它解决了 MapReduce的缺陷：在并行计算阶段高效地进行数据共享。运用高效的数据共享概念和类似于MapReduce的操作方式，使得并行计算能够高效地进行，并可以在特定的系统中得到关键的优化。

相比以前集群容错处理模型，如MapReduce,他们将计算转换为一个有向无环图 (DAG)的任务集合。这使在这些模型中能够有效地恢复DAG中故障和慢节点执行的任务，但是这些模型中除了文件系统外没有提供其他的存储方式，这就导致了在网络上进行频繁的数据复制而造成I/O压力。

由于RDD提供一种基于粗粒度变换(如map、filter和join等)的接口， 该接口会将相同的操作应用到多个数据集上，这就使得它们可以记录创建数据集的“血统” (Lineage),而不需要存储真正的数据，从而达到高效的容错性。

当某个RDD分区丢失的时候， RDD记录有足够的信息来重新计算，而且只需要计算该分区，这样丢失的数据可以很快地恢复， 不需要昂贵的复制代价。

基于RDD机制实现了多类模型计算，包括多个现有的集群编程模式。在这些模型中，RDD 不仅在性能方面达到了之前的系统水平，也带来了现有系统所缺少的新特性，如容错性、慢节 点执行和弹性资源分配等。这些模型包括以下几方面的内容。

(1) 迭代计算：目前最常见的工作方式，比如应用于图处理、数值优化以及机器学习中的 算法。RDD可以支持各类型模型，包括Pregel、MapReduce、GraphLab和PowerGraph模型。

(2) 交互式SQL査询：在MapReduce集群中大部分需求是执行SQL查询，而MapReduce 相对并行数据库在交互式查询有很大的不足。而Spark的RDD不仅拥有很多常见数据库引擎的 特性，达到可观的性能，而且在Spark SQL中提供完善的容错机制，能够在短查询和长查询中 很好地处理故障和慢节点。

(3) MapReduceRDD：通过提供MapReduce的超集，能够高效地执行MapReduce程序， 同样也可以如DryadLINQ这样常见的DAG数据流的应用。

(4) 流式数据处理：流式数据处理已经在数据库和系统领域进行了很长时间的研究，但是大规模流式数据处理仍是一项挑战。当前的模型没有解决在大规模集群中频繁岀现的慢节点的 问题，同时对故障解决办法有限，需要大量的复制或浪费很长的恢复时间。为了恢复一个丢失的节点，当前的系统需要保存每一个操作的两个副本，或通过一系列耗费大量开销的串行处理 对故障点之前的数据进行重新处理。

Spark提出了离散数据流(D-Streams)来解决这样的问题，D-Streams把流式计算的执行当作一系列短而确定的批量计算的序列，并将状态保存在RDD中。D-Streams根据相关RDD的 依赖关系图进行并行化恢复，可以达到快速故障恢复，避免了数据复制。

另外通过推测执行来支持对Straggler迁移执行，例如，对慢任务运行经过推测的备份副本。尽管D-Streams将计算 转换为许多不相关联的作业来运行而增加延迟，但这种延迟在D-Streams集群处理中只耗费次 秒级时间。

RDD还能够支持一些现有系统不能表示的新应用。例如，许多数据流应用程序还需要加入 历史数据的信息；通过使用RDD可以在同一程序中同时使用批处理和流式处理，这样来实现 所有模型中数据共享和容错恢复；同样地，流式应用的操作者常常需要在数据流的状态上执行及时查询。一般来说，每一个批处理应用常常需要整合多个处理类型，比如，一个应用可能需 要使用SQL提取数据，在数据集上训练一个机器学习模型，然后对这个模型进行查询。

由于计算的大部分时间花在系统之间共享数据的分布式文件系统I/O的开销上，因此使用当前多个系 统组合而成的工作流效率非常低下。而使用一个基于RDD机制的系统，这些计算可以在同一 个引擎中紧接着执行，不需要额外的I/O操作，处理效率大大提高。

Spark编程中开发者需要编写一个驱动程序(Driver Program)来连接至工作进程(Worker)。驱动程序定义一个或多个RDD以及相关行动操作，驱动程序同时记录RDD的 继承关系，即“血统”。而工作进程(Worker)是一直运行的进程，它将经过一系列操作后的 RDD分区数据保存在内存中。

Spark中的操作大致可以分为四类操作，分别为创建操作、转换操作、控制操作和行为操作

• 创建操作(Creation Operation)：用于RDD创建工作。RDD创建只有两种方法，一种 是来自于内存集合和外部存储系统，另一种是通过转换操作生成的RDD。

• 转换操作(Transformation Operation)：将RDD通过一定的操作变换成新的RDD,比 如HadoopRDD可以使用map操作变换为MappedRDD, RDD的转换操作是惰性操作， 它只是定义了一个新的RDDs,并没有立即执行。

• 控制操作(Control Operation)：进行RDD持久化，可以让RDD按不同的存储策略保 存在磁盘或者内存中，比如cache接口默认将RDD缓存在内存中。

• 行动操作(Action Operation)：能够触发Spark运行的操作，例如，对RDD进行collect 就是行动操作。Spark中行动操作分为两类，一类的操作结果变成Scala集合或者变量， 另一类将RDD保存到外部文件系统或者数据库中。

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新闻标题：RDD的知识点有哪些
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