简介
本文转载自 https://blog.csdn.net/zhongqi2513/article/details/81513587
这样的一句标准的sparkcore的wordcount的代码到底能要产生几个RDD呢。相信大家对于一个标准的WordCount的代码一定不陌生：
1 | sc.textFile("hdfs://myha01/wc/input/words.txt") |
这局代码：
1、开始使用了一个textFile用来读取数据的方法
2、中间使用了三个标准的RDD的操作算子：
flatMap(_.split(" ")) 负责把由每一行组成的RDD按照空格切开压平成标准的由单词组成的RDD
map((_,1))负责把每个单词word变成（word,1）每个单词出现一次
reduceByKey(_+_)负责把按照key相同也就是单词相同的key-value划分成一组，然后每一组做count聚合，最终就得出了输入文件中，每个单词出现了多少次。
3、最后，使用了一个saveAsTextFile的方法来存储数据
那到底这句代码中执行过程中，是不是刚好每个算子生成一个RDD呢？ 很不幸，不是的。如果需要知晓答案，最好的方式，就是翻阅参与运算的每个算子到底做了什么事情。
解析
接下来是详细分析：
1、首先看sc.textFile(“hdfs://myha01/wc/input/words.txt”)：textFile方法在SparkContext类中
接着看textFile中的hadoopFile方法的实现：
通过这个代码可以得知，在hadoopFile的内部产生了第一个RDD：HadoopRDD
接着回到textFile方法：
发现，其实返回的HadoopRDD又调用了map算子，看map算子的实现：
map算子的内部实现中，又创建了一个RDD，这就是第二个RDD： MapPartitionsRDD
那也就是说，textFile算子的最终返回值就是第二个RDD：MapPartitionsRDD
接着看：flatMap(_.split(“ “))算子的操作实现：flatMap算子在RDD中
所以flatMap(_.split(“ “))算子操作产生了第三个RDD：MapPartitionsRDD
接着看map((_,1))算子操作：map算子在RDD类中
map((_,1))算子的具体实现依然是简单的new MapPartitionRDD的方式生成第四个RDD：MapPartitionsRDD
接着看：reduceByKey(+)算子的具体实现：reduceByKey在PairRDDFunctions类中
跳到：
跳到：
到这个地方说明：reduceByKey算子的返回值其实是创建了第五个RDD：ShuffledRDD
接着看：saveAsTextFile(“hdfs://myha01/wc/output/“)算子的具体实现：saveAsTextFile算子在RDD类中
this.mapPartitions这句代码在调用的时候，在mapPartitions的内部，其实又创建了第六个RDD：MapPartitionRDD
接着回到：saveAsTextFile方法的实现，其实返现，最后一句话在调用中，也会生成一个RDD
这就是第七个RDD：MapPartitionRDD
到底为止，其他的地方，是没有再产生RDD的。
所以按照刚才的分析得出的最终结论是：
1 | 第一个RDD：HadoopRDD |
其实，在执行saveAsTextFile之前，我们可以通过RDD提供的toDebugString看到这些个算子在调用的时候到底产生了多少个RDD:
望各位仁兄牢记。如果不记得，请翻阅源码。本篇文章是基于最新的Spark-2.3.1的版本
小结
7个RDD，2+1+1+1+2
1 | sc.textFile("hdfs://myha01/wc/input/words.txt") |
| 算子 | 产生的RDD |
|---|---|
sc.textFile("hdfs://myha01/wc/input/words.txt") |
第一个RDD：HadoopRDD 第二个RDD：MapPartitionsRDD |
.flatMap(_.split(" ")) |
第三个RDD：MapPartitionsRDD |
.map((_,1)) |
第四个RDD：MapPartitionsRDD |
.reduceByKey(_+_) |
第五个RDD：ShuffledRDD |
.saveAsTextFile("hdfs://myha01/wc/output/") |
第六个RDD：MapPartitionRDD 第七个RDD：MapPartitionRDD |
