Spark-RDD 模型 以及运行原理

数据：在内存中计算，数组、list、set

spark：RDD是弹性分布性数据集合，并且是基于分区的只读记录。

RDD：操作类型（转换-Transformaction 和 行动-Action）

转换：Transformaction：根据原有的RDD创建一个新的RDD 。行动：Action是把RDD的操作返回给Driver。

所有的转换都是基于lazy模式（懒加载）。只有遇到Action的时候才开始执行。

RDD的依赖关系：job -> stag 

宽依赖，窄依赖

　　宽依赖：RDD的每个partition都依赖于父RDD的所有Partition。

　　窄依赖：只依赖一个或部分的Partition。

　　

RDD分区与并行度

　　可以通过配置 spark.default.parallesism 的设置