RDD的弹性表现:
1、弹性之一：自动的进行内存和磁盘数据存储的切换；
2、弹性之二：基于Lineage的高效容错（第n个节点出错，会从第n-1个节点恢复，血统容错）；
Lineage由spark的依赖关系确定。
3、弹性之三：Task如果失败会自动进行特定次数的重试（默认4次）；
4、弹性之四：Stage如果失败会自动进行特定次数的重试（可以只运行计算失败的阶段）；只计算失败的数据分片；
5、checkpoint和persist
6、数据调度弹性：DAG TASK 和资源 管理无关
7、数据分片的高度弹性(人工自由设置分片函数),repartition
RDD容错：
1.checkpoint（本质将RDD写入disk进行做检查点）
checkpoint是为了lineage做辅助，血统过长会造成容错成本过高，这样的话就不如去中间做先checkpoint然后血统从checkpoint开始算起
2.记录更新
RDD的5大特点
1）有一个分片列表，就是能被切分，和Hadoop一样，能够切分的数据才能并行计算。
一组分片（partition），即数据集的基本组成单位，对于RDD来说，每个分片都会被一个计算任务处理，并决定并行计算的粒度。用户可以在创建RDD时指定RDD的分片个数，如果没有指定，那么就会采用默认值。默认值就是程序所分配到的CPU Core的数目。每个分配的存储是由BlockManager实现的，每个分区都会被逻辑映射成BlockManager的一个Block，而这个Block会被一个Task负责计算。
2）由一个函数计算每一个分片，这里指的是下面会提到的compute函数。
Spark中的RDD的计算是以分片为单位的，每个RDD都会实现compute函数以达到这个目的。compute函数会对迭代器进行复合，不需要保存每次计算的结果。
3）对其他RDD的依赖列表，依赖还具体分为宽依赖和窄依赖，但并不是所有的RDD都有依赖。
RDD的每次转换都会生成一个新的RDD，所以RDD之间就会形成类似于流水线一样的前后依赖关系。在部分分区数据丢失时，Spark可以通过这个依赖关系重新计算丢失的分区数据，而不是对RDD的所有分区进行重新计算。
4）可选：key-value型的RDD是根据哈希来分区的，类似于mapreduce当中的paritioner接口，控制Key分到哪个reduce。
一个partitioner，即RDD的分片函数。当前Spark中实现了两种类型的分片函数，一个是基于哈希的HashPartitioner，另外一个基于范围的RangePartitioner。只有对于key-value的RDD，才会有Partitioner，非key-value的RDD的Partitioner的值是None。Partitioner函数不但决定了RDD本身的分片数量，也决定了parent RDD Shuffle输出时的分片数量。
5）可选：每一分片的优先计算位置，比如HDFS的block的所在位置应该是优先计算的位置。
一个列表，存储存取每个Partition的优先位置（preferred location）。对于一个HDFS文件来说，这个列表保存的就是每个Partition所在的块的位置。按照“移动数据不如移动计算”的理念，Spark在进行任务调度的时候，会尽可能地将计算任务分配到其所要处理数据块的存储位置。
- 它是在集群节点上的不可变的、已分区的集合对象。
- 通过并行转换的方式来创建如（map, filter, join, etc）。
- 失败自动重建。
- 可以控制存储级别（内存、磁盘等）来进行重用。
- 必须是可序列化的。
- 是静态类型的。
进一步，说：
worker里有很多Excutor，真正完成计算的是Excutor,Excutor计算都是在内存进行计算，
Excutor里面有partitioner,partitioner里面的数据如果内存足够大的话放到内存中，它是一点一点读的。
RDD是分布式数据集，所说RDD就是这个。
RDD有5个特点：
1.a list of partiotioner有很多个partiotioner(这里有3个partiotioner),可以明确的说，一个分区在一台机器上，一个分区其实就是放在一台机器的内存上，一台机器上可以有多个分区。
2.a function for partiotioner一个函数作用在一个分区上。比如说一个分区有1，2,3 在rdd1.map(_*10),把RDD里面的每一个元素取出来乘以10，每个分片都应用这个map的函数。
3.RDD之间有一系列的依赖rdd1.map(_*10).flatMap(..).map(..).reduceByKey(...)，构建成为DAG,这个DAG会构造成很多个阶段，这些阶段叫做stage，RDDstage之间会有依赖关系，后面根据前面的依赖关系来构建，如果前面的数据丢了，它会记住前面的依赖，从前面进行重新恢复。每一个算子都会产生新的RDD。textFile 与flatMap会产生两个RDD.
4.分区器hash & Integer.Max % partiotioner 决定数据到哪个分区里面，可选，这个RDD是key-value 的时候才能有
5.最佳位置。数据在哪台机器上，任务就启在哪个机器上，数据在本地上，不用走网络。不过数据进行最后汇总的时候就要走网络。（hdfs file的block块）
RDD有5个特点：
1、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。
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；有时也可以通过应用程序中的集合来创建。
4、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。
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）
推荐，阅读源码来进一步学习。可见，知识来自于源码
* Internally, each RDD is characterized by five main properties:
*
* - A list of partitions
* - A function for computing each split
* - A list of dependencies on other RDDs
* - Optionally, a Partitioner for key-value RDDs (e.g. to say that the RDD is hash-partitioned)
* - Optionally, a list of preferred locations to compute each split on (e.g. block locations for
* an HDFS file)
Spark RDD来源
1，使用程序中的集合创建RDD（用于小量测试）；
2，使用本地文件系统创建RDD（测试大量数据）；
3，使用HDFS创建RDD（生产环境最常用的RDD创建方式）；
4，基于DB创建RDD；
5，基于NoSQL,例如HBase；
6，基于S3创建RDD；
7，基于数据流创建RDD；
RDD API
map
def map[U](f: (T) ⇒ U)(implicit arg0: ClassTag[U]): RDD[U]
Return a new RDD by applying a function to all elements of this RDD.
map是对RDD中的每个元素都执行一个指定的函数来产生一个新的RDD。任何原RDD中的元素在新RDD中都有且只有一个元素与之对应。
flatmap
def flatMap[U](f: (T) ⇒ TraversableOnce[U])(implicit arg0: ClassTag[U]): RDD[U]
Return a new RDD by first applying a function to all elements of this RDD, and then flattening the results.
与map类似，区别是原RDD中的元素经map处理后只能生成一个元素，而原RDD中的元素经flatmap处理后可生成多个元素来构建新RDD。
