Apache Spark源码详解小册知识点总览####一、开场白深入探讨Apache Spark的代码实现，特别是其核心组件——弹性分布式数据集（RDD）。作为Spark技术的学习者和热衷者，作者通过长期学习积累了丰富的笔记和心得，现在通过本书与广大读者分享这些宝贵资源。 ####二、RDD概述RDD作为Spark的基本数据抽象，是一个只读的、可分区的数据集。RDD具备良好的容错性和并行处理能力，使其成为构建高效分布式应用的理想选择。 #####详细特性1. 分区列表(A list of partitions) -每个RDD可以包含多个分区，这是其基本组成部分。 -每个分区代表数据集的一个子集，有助于并行处理。 2. 每个分区计算的函数(A function for computing each split) -定义了如何从原始数据中提取出每个分区的数据。 -这是RDD的核心操作之一，决定了数据的加载方式。 3. 依赖其他RDD的列表(A list of dependencies on other RDDs) -RDD之间的依赖分为两种：窄依赖和宽依赖。 - 窄依赖：每个父RDD的分区仅被一个子RDD的分区所依赖，例如map操作。 - 宽依赖：多个子RDD的分区依赖于同一个父RDD的分区，例如groupByKey操作。 -这些依赖定义了数据的流动方向和任务调度顺序。 4. 可选的分区器(Optionally, a Partitioner for key-value RDDs) -对于键值对RDD，可以指定一个分区器来决定键的分布方式。 -常见的分区器包括基于哈希的分区器（HashPartitioner），通过键的哈希值来分配元素到分区。 5. 可选的首选计算位置(Optionally, a list of preferred locations to compute each split on) -在计算数据时，可以优化任务调度，根据数据存储的位置进行计算，从而提高效率。