RDD的核心方法:
首先看1下getPartitions方法的源码:
getPartitions返回的是1系列partitions的集合,即1个Partition类型的数组
我们就想进入HadoopRDD实现:
1、getJobConf():用来获得job Configuration,获得配置方式有clone和非clone方式,但是clone方式 是not thread-safe,默许是制止的,非clone方式可以从cache中获得,如cache中没有那就创建1个新的,然后再放到cache中
2、进入 getInputFormcat(jobConf)方法:
3、进入inputFormat.getSplits(jobConf, minPartitions)方法:
进入FileInputFormcat类的getSplits方法:
5、进入HadoopPartition:
而getDependencies表达是RDD之间的依赖关系,以下所示:
getDependencies返回的是依赖关系的1个Seq集合,里面的Dependency数组中的下划线是类型的PlaceHolder
我们进入ShuffledRDD类中的getDependencies方法:
我们进入ShuffleDependency类:
每一个RDD都会具有计算的函数,以下所示:
我们进入HadoopMapPartitionsWithSplitRDD的 compute方法:
Compute方法是针对RDD的每一个Partition进行计算的,其TaskContext参数的源码以下:
getPreferredLocations是寻觅Partition的首选位置:
我们进入NewHadoopRDD的getPreferredLocations:
其实RDD还有1个可选的分区策略:
Partitioner的源码以下:
可以看出默许使用的是HashPartitioner,要注意key为Array的情况;
spark.default.parallelism必须要设置,否则会根据partitions数据来传输RDD,这样也会很容易出现OOM