我有一个小型Scala程序，可以在单个节点上运行。但是，我正在扩展它，因此它在多个节点上运行。这是我的第一次尝试。我只是想了解RDD如何在Spark中工作，所以这个问题是基于理论的，可能不是100％正确。
假设我创建了一个RDD：
val rdd = sc.textFile(file)
现在，一旦我这样做了，这是否意味着file处的文件现在已经跨节点分区（假设所有节点都可以访问文件路径）？
其次，我想计算RDD中的对象数量（足够简单），但是，我需要在计算中使用该数字，这需要应用于RDD中的对象 - 伪代码示例：
rdd.map(x => x / rdd.size)
假设rdd中有100个对象，并且说有10个节点，因此每个节点有10个对象的计数（假设这是RDD概念的工作方式），现在当我调用方法时节点将rdd.size作为10或100执行计算？因为，总的来说，RDD的大小为100，但在每个节点上本地只有10。我是否需要在进行计算之前制作广播变量？这个问题与下面的问题有关。
最后，如果我转换到RDD，例如rdd.map(_.split("-"))，然后我想要RDD的新size，我是否需要对RDD执行操作，例如count()，所以所有信息都会发送回驱动程序节点
答案 0 :(得分：20)
val rdd = sc.textFile(file)这是否意味着该文件现在已跨节点分区？
文件保留在原处。结果RDD[String]的元素是文件的行。 RDD被分区以匹配底层文件系统的自然分区。分区数不依赖于您拥有的节点数。
重要的是要理解，当执行此行时，不会读取文件。 RDD是一个懒惰的对象，只有在必要时才会执行某些操作。这很好，因为它避免了不必要的内存使用。
例如，如果你写val errors = rdd.filter(line => line.startsWith("error"))，仍然没有任何反应。如果您随后编写val errorCount = errors.count，则需要执行您的操作序列，因为count的结果是整数。然后，每个工作者核心（执行程序线程）将并行执行的操作是读取文件（或文件片段），遍历其行，并计算以＆＃34开头的行;错误＆＃34;。除了缓冲和GC之外，每个核心只有一行将一次存储在内存中。这样就可以在不占用大量内存的情况下处理非常大的数据。
我想计算RDD中的对象数量，但是，我需要在计算中使用该数字，该计算需要应用于RDD中的对象 - 伪代码示例：
rdd.map(x => x / rdd.size)
没有rdd.size方法。有rdd.count，它计算RDD中的元素数量。 rdd.map(x => x / rdd.count)无效。代码将尝试将rdd变量发送给所有工作人员，并且将失败并显示NotSerializableException。你能做的是：
val count = rdd.count
val normalized = rdd.map(x => x / count)
这样做有效，因为count是Int并且可以序列化。
如果我转换到RDD，例如
rdd.map(_.split("-"))，然后我想要RDD的新大小，我是否需要对RDD执行操作，例如count()，所以所有信息都会被发送回驱动程序节点？
map不会更改元素的数量。我不知道你的意思是＆＃34; size＆＃34;。但是，是的，您需要执行一个操作，例如count以从RDD中获取任何内容。你看，在你执行一个动作之前，根本不会执行任何工作。 （当您执行count时，只有每个分区计数将被发送回驱动程序，当然，不是＆＃34;所有信息＆＃34;。）
答案 1 :(得分：6)
通常，文件（或文件的一部分，如果它太大）被复制到集群中的N个节点（默认情况下，HDFS上的N = 3）。并不打算在所有可用节点之间拆分每个文件。
但是，对于您（即客户端）使用Spark处理文件应该是透明的 - 您不应该在rdd.size中看到任何差异，无论它分割和/或复制多少个节点。有一些方法（至少在Hadoop中）可以找出目前可以找到哪些节点（部分）文件。但是，在简单的情况下，您很可能不需要使用此功能。
更新：描述RDD内部的文章：https://cs.stanford.edu/~matei/papers/2012/nsdi_spark.pdf