本文是阅读《Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing》过程中，抽了局部一些关注点翻译出来的文章，没有将全文都翻译。希望这些碎片化甚至不通顺的记录，可以帮助读者取代阅读原论文。
论文地址http://www.cs.berkeley.edu/~matei/papers/2012/nsdi_spark.pdf
第一节
主要介绍了现有的集群计算框架存在的问题，然后介绍了RDD的几个设计亮点，对比了Spark的不同之处和优势点
解决现存迭代式算法和交互式数据挖掘俩问题 iterative algorithms and interactive data mining tools.
严格的内存分享，粗粒度而非细粒度 based on coarsegrained transformations rather than fine-grained updates to shared state
Dryad 和 MR 是现有的集群计算框架 他们能分布式 能容错 但是没能利用好分布式内存
导致他们在多次利用中间数据的计算上不够效率
有很多迭代式机器学习和图算法 PageRank K-means LR
还有一点 就是帮助交互式数据挖掘
现有的解决计算之间（如两个MR job下面）重用数据的方法 是存到一个外部分布式文件系统里
这带来了很大的间接消耗在 数据备份，磁盘IO，以及序列化 而这些主宰了执行时间
已经出现的针对这一问题的特殊框架：Pregel 迭代式图计算 把中间数据存内存 HaLoop提供迭代MR接口
但他们只针对一部分特殊计算组件，对数据分享做的很含蓄，没有提供更抽象，通用的重用
RDD的一个原文定义：
RDDs are fault-tolerant, parallel data structures that let users explicitly persist intermediate results in memory, control their partitioning to optimize data placement, and manipulate them using a rich set of operators.
第二节
介绍RDD
RDD是只读，分区记录的集合
transformations：从现有的存储文件生成RDD或由别的RDD生成新RDD
RDD不用一直物化，他充分知道自己是怎么被计算出来的，他的lineage血缘
persistence and partitioning 是RDD另两个方面
持久化指用户可以指定他们要哪个RDD，存储策略是什么
分区指用户可以决定key来让RDD分区在机器之间，这对于 位置优化(placement optimizations)很有用
Spark编程API，对RDD进行的actions，如：count()，collect()，save()
且是懒式的，所以可以管道式变换 (pipeline transformations)
用户可以持久化RDD，Spark默认是放内存里，RAM不够大就放磁盘上
用户可以指定持久化策略，比如只存硬盘上或在不同机器上复制，设置flag，最后用户可以设定优先级，哪个内存里的数据先放到硬盘上
RDD与分布式内存(DSM)的对比：
DSM是一个很通用的抽象，他的普遍性导致了比较难实现容错和高效
RDD不适合大块的写，但是更高效和容错，且没有检查的开销，因为可以借助血缘恢复，且丢失的分区在重新计算的时候，也是在不同节点上并行的，比回滚整个程序快很多
对于大块数据的操作，RDD会调度到本地数据执行，提高效率。数据太大就存硬盘。
RDD不支持的场景：
RDD适合批处理，具体是对数据集里所有元素进行同一个操作，这样他执行转换和恢复就很快，原因是不记录大量log
不适合异步细粒度更新，比如web引用的存储和增量web爬虫
第三节
Spark编程接口
选用Scala是因为他的简明(交互式)和高效(静态类型)，而RDD并没有函数式编程的需求
RDD是静态类型对象
join适合key-value的RDD
拿逻辑回归里的梯度下降和PageRank，介绍了下迭代式计算的方式和RDD上的写法
第四节
RDD的表示
如何表示RDD之间的依赖：窄依赖，一个父RDD最多被一个子RDD用(map);宽依赖，多个子RDD(join)
窄依赖：在一个集群节点上管道式执行，计算所有父分区。如map->filter;错误恢复很高效
宽依赖：要求所有父分区可用，在所有节点上进行类mapreduce操作
第五节
实现
每个Spark程序在Mesos上是一个独立的应用，有自己的驱动，worker以及Mesos分配的共享资源
下面讲几个实现中的有趣部分：任务调度，允许交互式的Spark解释器，内存管理，检查支持(checkpointing)
任务调度
Spark的任务调度类似Dryad
每当用户进行一次action，首先会检查RDD的血缘图，建立一个stages的DAG，按stage来执行这次action
每个stage都尽量包括尽可能多的管道式变换的窄依赖，stages之间的界限，就是宽依赖的洗操作，或者任何已经准备好了的分区。调度器就一个个执行这些stage，直到目标RDD生成出来
调度器布置任务是基于数据本地化分配的，采用延迟调度。
对于宽依赖，目前是物化中间结果在节点上，保持住父分区来简化错误恢复，和MR的map outputs相似
任务失败则重跑，如果丢失了如shuffle这样的中间结果会重新计算，目前不容忍调度失败
lookup操作提供随机访问元素，根据key在哈希分区上找
解释器整合
在scala解释器的基础上，做了改变：
class shipping：让工作节点通过http获得class的bytecode
修改了的code generation逻辑：为了让work节点能拿到引用，直接指向每行的实例(可能翻译不准确,理解不是很到位)
内存管理
Spark提供三种持久化RDD的存储选择：以反序列化java对象的方式存内存，以序列化数据的方式存内存，存磁盘
第一种最快，jvm可以本地化取RDD元素，第二种是高效内存化的方式
内存策略是LRU，新的RDD不够空间的时候，贯彻最近最少原则。同时，给予用户对RDD“持久性优先级”的控制
目前RDD有自己单独的内存空间，将来打算调研用一个统一的内存管理者在不同的实例之间分享式RDD
支持检查(checkpointing, 翻译为检查可能不太妥当，见谅)
尽管从RDD错误恢复的时候会使用血缘，但如果血缘链很长，就会很耗时，所以有必要对一些RDD进行 稳定存储时的检查
所以是为了长血缘链提供的，比如PageRank，短的不值得。
API是persist里的一个REPLICATE flag，主导权在用户手里，也在调研自动化检查。因为调度器知道每个数据集大小，第一次计算出来的耗时，所以应该可以做到优化最少恢复时间的选择。
同时，RDD的只读特性有利于检查，不需要中止和影响别的程序
第六节
评估
在迭代式机器学习和图计算中，节省的主要耗时在于避免了IO开销和反序列化开销
迭代式机器学习评估
kmeans和逻辑回归，前者重在计算，后者重在反序列化和IO开销
Spark在第一次之后的迭代中速度是非常快的。而在第一次迭代中，也稍快于hadoop，因为hadoop在master和slave之间的心跳机制
等等别的对比，以及已有的应用场景介绍
第七节
讨论
介绍了一些相关的系统
RDD的设计还有利于debug
第八节
相关工作
详细归类了各种类似系统
第九节
总结
略
(全文完)