Spark的RDD详解（源码）

RDD概论

具体概念百度（以下总结）：
Spark中 RDD本身并不是数据，只是数据信息的集合。
getPartitions只运行一次；
compute每次有action算子的时候都会运行，一个partition一次。

NewHadoopRDD

Jobid

Partition

获取分区的方式，是根据inputFormatClass的反射获取inputFormat类来获取分区,获取split信息,然后new几个NewHadoopPartition（个数等于分区数）。一般自定义的Partition都没什么东西，都是一些partition的信息(例如数据的开始结束offset，主要是在获取数据时提供信息)

Compute (实际读取数据的方式)

读取数据使用compute方法（传入分区信息和task信息），返回一个Iterator。这里直接new一个Iterator，里面直接重写他的next等方法。（每次调用compute的时候，都会启动一个task任务）

获取分片的信息和对应分片的RecordReader（InputFormat里面的（写MR有时候要重写这个RecordReader））来读取数据，到这里已经把数据的读取都准备好了。
已经返回一个Iterator了。。调用Iterator的next就能得到这个分区的数据

RDD的依赖

刚开始生成RDD的时候会传入一个sc和一个seq[Dependencies]（依赖关系），第二个一般为Nil（如果没有父依赖的话），可以查看HadoopRDD。
在自定义RDD时，如果是由parent（父依赖）生成的，需要传入一个父 RDD。分区信息可以使用parent的，数据的获取方式可以自己决定，在compute里。数据可以是从 parent.里面获取也可以自己重新载入（上图的例子中，将parent的对应的分区的数据进行data+”@”+x处理）。
参考：http://blog.sina.com.cn/s/blog_3eb4ed710102vzri.html

继承RDD有两种构造方法

无父依赖的RDD定义

比如生成HadoopRDD的时候就是继承的这个构造方法

Nil是依赖关系，初始为空。把下面这个图的extends RDD和上面的对应。可以发现，这个HadoopRDD继承自RDD(K,V)

有父依赖的RDD定义

比如使用map，filter等窄依赖的时候。其实内部也是调用的上面的方法，但是依赖使用了父RDD的

可以查看MapPartitionsRDD这个RDD。可以看到这个RDD是继承自RDDU跟上面的HadoopRDD不一样。其实是一样的。他调用的是上面这个图，最终继承的也是最上面的那个图

多父依赖的RDD定义

以下是join操作中生成的CoGroupedRDD的获取父依赖