RDD的五大属性

- 1） A list of partitions

一个分区列表，一个rdd有多个分区，后期spark任务计算是以分区为单位，一个分区就对应上一个task线程。 通过val rdd1=sc.textFile(文件) 如果这个文件大小的block个数小于等于2，它产生的rdd的分区数就是2 如果这个文件大小的block个数大于2，它产生的rdd的分区数跟文件的block相同

- 2）A function for computing each split

由一个函数计算每一个分片 比如： rdd2=rdd1.map(x=>(x,1)) ，这里指的就是每个单词计为1的函数

- 3）A list of dependencies on other RDDs

一个rdd会依赖于其他多个rdd，这里就涉及到rdd与rdd之间的依赖关系，后期spark任务的容错机制就是根据这个特性而来。 比如： rdd2=rdd1.map(x=>(x,1)) rdd2的结果是通过rdd1调用了map方法生成，那么rdd2就依赖于rdd1的结果 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。

- 4)Optionally, a Partitioner for key-value RDDs (e.g. to say that the RDD is hash-partitioned)

(可选项) 对于kv类型的rdd才会有分区函数（必须要产生shuffle），对于不是kv类型的rdd分区函数是None。 分区函数的作用：它是决定了原始rdd的数据会流入到下面rdd的哪些分区中。 spark的分区函数有2种：第一种hashPartitioner（默认值）, 通过 key.has