RDD作为弹性分布式数据集，它的弹性具体体现在以下七个方面。
1．自动进行内存和磁盘数据存储的切换
Spark会优先把数据放到内存中，如果内存实在放不下，会放到磁盘里面，不但能计算内存放下的数据，也能计算内存放不下的数据。如果实际数据大于内存，则要考虑数据放置策略和优化算法。当应用程序内存不足时，Spark应用程序将数据自动从内存存储切换到磁盘存储，以保障其高效运行。
2．基于Lineage（血统）的高效容错机制
Lineage是基于Spark RDD的依赖关系来完成的（依赖分为窄依赖和宽依赖两种形态），每个操作只关联其父操作，各个分片的数据之间互不影响，出现错误时只要恢复单个Split的特定部分即可。常规容错有两种方式：一个是数据检查点；另一个是记录数据的更新。数据检查点的基本工作方式，就是通过数据中心的网络链接不同的机器，然后每次操作的时候都要复制数据集，就相当于每次都有一个复制，复制是要通过网络传输的，网络带宽就是分布式的瓶颈，对存储资源也是很大的消耗。记录数据更新就是每次数据变化了就记录一下，这种方式不需要重新复制一份数据，但是比较复杂，消耗性能。Spark的RDD通过记录数据更新的方式为何很高效？因为① RDD是不可变的且Lazy；② RDD的写操作是粗粒度的。但是，RDD读操作既可以是粗粒度的，也可以是细粒度的。
3．Task如果失败，会自动进行特定次数的重试
默认重试次数为4次。TaskSchedulerImpl的源码如下所示：
private[spark] class TaskSchedulerImpl(
val sc: SparkContext,
val maxTaskFailures: Int,
isLocal: Boolean = false)
extends TaskScheduler with Logging
{
def this(sc: SparkContext) = this(sc, sc.conf.getInt("spark.task.maxFailures", 4)) val conf = sc.conf
TaskSchedulerImpl是底层的任务调度接口TaskScheduler的实现，这些Schedulers从每一个Stage中的DAGScheduler中获取TaskSet，运行它们，尝试是否有故障。DAGScheduler是高层调度，它计算每个Job的Stage的DAG，然后提交Stage，用TaskSets的形式启动底层TaskScheduler调度在集群中运行。
4．Stage如果失败，会自动进行特定次数的重试
这样，Stage对象可以跟踪多个StageInfo（存储SparkListeners监听到的Stage的信息，将Stage信息传递给Listeners或web UI）。默认重试次数为4次，且可以直接运行计算失败的阶段，只计算失败的数据分片，Stage的源码如下所示：
private[scheduler] abstract class Stage(
val id: Int,
val rdd: RDD[_],
val numTasks: Int,
val parents: List[Stage],
val firstJobId: Int,
val callSite: CallSite)
extends Logging { val numPartitions = rdd.partitions.length /** Set of jobs that this stage belongs to.属于这个工作集的Stage */
val jobIds = new HashSet[Int] val pendingPartitions = new HashSet[Int] /** The ID to use for the next new attempt for this stage.用于此Stage的下一个新attempt的ID */
private var nextAttemptId: Int = 0 val name: String = callSite.shortForm
val details: String = callSite.longForm /**
* Pointer to the [StageInfo] object for the most recent attempt. This needs to be initialized
* here, before any attempts have actually been created, because the DAGScheduler uses this
* StageInfo to tell SparkListeners when a job starts (which happens before any stage attempts
* have been created).
* 最新的[StageInfo] Object指针，需要被初始化，任何attempts都是被创造出来的，因为DAGScheduler使用
* StageInfo告诉SparkListeners工作何时开始（即发生前的任何阶段已经创建）
*/
private var _latestInfo: StageInfo = StageInfo.fromStage(this, nextAttemptId) /**
* Set of stage attempt IDs that have failed with a FetchFailure. We keep track of these
* failures in order to avoid endless retries if a stage keeps failing with a FetchFailure.
* We keep track of each attempt ID that has failed to avoid recording duplicate failures if
* multiple tasks from the same stage attempt fail (SPARK-5945).
* 设置Stage attempt IDs当失败时可以读取失败信息，跟踪这些失败，为了避免无休止的重复失败
* 跟踪每一次attempt，以便避免记录重复故障，如果从同一stage创建多任务失败(SPARK-5945)
*/
private val fetchFailedAttemptIds = new HashSet[Int] private[scheduler] def clearFailures() : Unit = {
fetchFailedAttemptIds.clear()
} /**
* Check whether we should abort the failedStage due to multiple consecutive fetch failures.
* 检查是否应该中止由于连续多次读取失败的stage
* This method updates the running set of failed stage attempts and returns
* true if the number of failures exceeds the allowable number of failures.
* 如果失败的次数超过允许的次数，此方法更新失败stage attempts和返回的运行集
*/
private[scheduler] def failedOnFetchAndShouldAbort(stageAttemptId: Int): Boolean = {
fetchFailedAttemptIds.add(stageAttemptId)
fetchFailedAttemptIds.size >= Stage.MAX_CONSECUTIVE_FETCH_FAILURES
} /** Creates a new attempt for this stage by creating a new StageInfo with a new attempt ID. */
// 在stage中创建一个新的attempt
def makeNewStageAttempt(
numPartitionsToCompute: Int,
taskLocalityPreferences: Seq[Seq[TaskLocation]] = Seq.empty): Unit = {
val metrics = new TaskMetrics
metrics.register(rdd.sparkContext)
_latestInfo = StageInfo.fromStage(
this, nextAttemptId, Some(numPartitionsToCompute), metrics, taskLocalityPreferences)
nextAttemptId += 1
} /** Returns the StageInfo for the most recent attempt for this stage. */
// 返回当前stage中最新的stageinfo
def latestInfo: StageInfo = _latestInfo override final def hashCode(): Int = id override final def equals(other: Any): Boolean = other match {
case stage: Stage => stage != null && stage.id == id
case _ => false
} /** Returns the sequence of partition ids that are missing (i.e. needs to be computed). */
// 返回需要重新计算的分区标识的序列
def findMissingPartitions(): Seq[Int]
} private[scheduler] object Stage {
// The number of consecutive failures allowed before a stage is aborted
// 允许一个stage中止的连续故障数
val MAX_CONSECUTIVE_FETCH_FAILURES = 4
}
Stage是Spark Job运行时具有相同逻辑功能和并行计算任务的一个基本单元。Stage中所有的任务都依赖同样的Shuffle，每个DAG任务通过DAGScheduler在Stage的边界处发生Shuffle形成Stage，然后DAGScheduler运行这些阶段的拓扑顺序。每个Stage都可能是ShuffleMapStage，如果是ShuffleMapStage，则跟踪每个输出节点（nodes）上的输出文件分区，它的任务结果是输入其他的Stage(s)，或者输入一个ResultStage，若输入一个ResultStage，这个ResultStage的任务直接在这个RDD上运行计算这个Spark Action的函数（如count()、 save()等），并生成shuffleDep等字段描述Stage和生成变量，如outputLocs和numAvailableOutputs，为跟踪map输出做准备。每个Stage会有firstjobid，确定第一个提交Stage的Job，使用FIFO调度时，会使得其前面的Job先行计算或快速恢复（失败时）。
ShuffleMapStage是DA*生数据进行Shuffle的中间阶段，它发生在每次Shuffle操作之前，可能包含多个Pipelined操作，ResultStage阶段捕获函数在RDD的分区上运行Action算子计算结果，有些Stage不是运行在RDD的所有的分区上，例如，first()、lookup()等。SparkListener是Spark调度器的事件监听接口。注意，这个接口随着Spark版本的不同会发生变化。
5．checkpoint和persist（检查点和持久化），可主动或被动触发
checkpoint是对RDD进行的标记，会产生一系列的文件，且所有父依赖都会被删除，是整个依赖（Lineage）的终点。checkpoint也是Lazy级别的。persist后RDD工作时每个工作节点都会把计算的分片结果保存在内存或磁盘中，下一次如果对相同的RDD进行其他的Action计算，就可以重用。
因为用户只与Driver Program交互，因此只能用RDD中的cache()方法去cache用户能看到的RDD。所谓能看到，是指经过Transformation算子处理后生成的RDD，而某些在Transformation算子中Spark自己生成的RDD是不能被用户直接cache的。例如，reduceByKey()中会生成的ShuffleRDD、MapPartitionsRDD是不能被用户直接cache的。在Driver Program中设定RDD.cache()后，系统怎样进行cache?首先，在计算RDD的Partition之前就去判断Partition要不要被cache，如果要被cache，先将Partition计算出来，然后cache到内存。cache可使用memory，如果写到HDFS磁盘的话，就要检查checkpoint。调用RDD.cache()后，RDD就变成persistRDD了，其StorageLevel为MEMORY_ONLY，persistRDD会告知Driver说自己是需要被persist的。此时会调用RDD.iterator()。 RDD.scala的iterator()的源码如下：
/**
* Internal method to this RDD; will read from cache if applicable, or otherwise compute it.
* This should ''not'' be called by users directly, but is available for implementors of custom
* subclasses of RDD.
* RDD的内部方法，将从合适的缓存中读取，否则计算它。这不应该被用户直接使用，但可用于实现自定义的子RDD
*/
final def iterator(split: Partition, context: TaskContext): Iterator[T] = {
if (storageLevel != StorageLevel.NONE) {
getOrCompute(split, context)
} else {
computeOrReadCheckpoint(split, context)
}
}
当RDD.iterator()被调用的时候，也就是要计算该RDD中某个Partition的时候，会先去cacheManager那里获取一个blockId，然后去BlockManager里匹配该Partition是否被checkpoint了，如果是，那就不用计算该Partition了，直接从checkpoint中读取该Partition的所有records放入ArrayBuffer里面。如果没有被checkpoint过，先将Partition计算出来，然后将其所有records放到cache中。总体来说，当RDD会被重复使用（不能太大）时，RDD需要cache。Spark自动监控每个节点缓存的使用情况，利用最近最少使用原则删除老旧的数据。如果想手动删除RDD，可以使用RDD.unpersist()方法。
此外，可以利用不同的存储级别存储每一个被持久化的RDD。例如，它允许持久化集合到磁盘上，将集合作为序列化的Java对象持久化到内存中、在节点间复制集合或者存储集合到Alluxio中。可以通过传递一个StorageLevel对象给persist()方法设置这些存储级别。cache()方法使用默认的存储级别-StorageLevel.MEMORY_ONLY。RDD根据useDisk、useMemory、 useOffHeap、deserialized、replication 5个参数的组合提供了常用的12种基本存储，完整的存储级别介绍如下。StorageLevel.scala的源码如下：
val NONE = new StorageLevel(false, false, false, false)
val DISK_ONLY = new StorageLevel(true, false, false, false)
val DISK_ONLY_2 = new StorageLevel(true, false, false, false, 2)
val MEMORY_ONLY = new StorageLevel(false, true, false, true)
val MEMORY_ONLY_2 = new StorageLevel(false, true, false, true, 2)
val MEMORY_ONLY_SER = new StorageLevel(false, true, false, false)
val MEMORY_ONLY_SER_2 = new StorageLevel(false, true, false, false, 2)
val MEMORY_AND_DISK = new StorageLevel(true, true, false, true)
val MEMORY_AND_DISK_2 = new StorageLevel(true, true, false, true, 2)
val MEMORY_AND_DISK_SER = new StorageLevel(true, true, false, false)
val MEMORY_AND_DISK_SER_2 = new StorageLevel(true, true, false, false, 2)
val OFF_HEAP = new StorageLevel(true, true, true, false, 1)
StorageLevel是控制存储RDD的标志，每个StorageLevel记录RDD是否使用memory，或使用ExternalBlockStore存储，如果RDD脱离了memory或ExternalBlockStore，是否扔掉RDD，是否保留数据在内存中的序列化格式，以及是否复制多个节点的RDD分区。另外，org.apache.spark.storage.StorageLevel是单实例（singleton）对象，包含了一些静态常量和常用的存储级别，且可用singleton对象工厂方法StorageLevel(...)创建定制化的存储级别。
Spark的多个存储级别意味着在内存利用率和CPU利用率间的不同权衡。推荐通过下面的过程选择一个合适的存储级别：①如果RDD适合默认的存储级别（MEMORY_ONLY），就选择默认的存储级别。因为这是CPU利用率最高的选项，会使RDD上的操作尽可能地快。②如果不适合用默认级别，就选择MEMORY_ONLY_SER。选择一个更快的序列化库提高对象的空间使用率，但是仍能够相当快地访问。③除非算子计算RDD花费较大或者需要过滤大量的数据，不要将RDD存储到磁盘上，否则重复计算一个分区，就会和从磁盘上读取数据一样慢。④如果希望更快地恢复错误，可以利用replicated存储机制，所有的存储级别都可以通过replicated计算丢失的数据来支持完整的容错。另外，replicated的数据能在RDD上继续运行任务，而不需要重复计算丢失的数据。在拥有大量内存的环境中或者多应用程序的环境中，Off_Heap（将对象从堆中脱离出来序列化，然后存储在一大块内存中，这就像它存储到磁盘上一样，但它仍然在RAM内存中。Off_Heap对象在这种状态下不能直接使用，须进行序列化及反序列化。序列化和反序列化可能会影响性能，Off_Heap堆外内存不需要进行GC）。Off_Heap具有如下优势：Off_Heap运行多个执行者共享的Alluxio中相同的内存池，显著地减少GC。如果单个的Executor崩溃，缓存的数据也不会丢失。
6．数据调度弹性，DAGScheduler、TASKScheduler和资源管理无关
Spark将执行模型抽象为通用的有向无环图计划（DAG），这可以将多Stage的任务串联或并行执行，从而不需要将Stage中间结果输出到HDFS中，当发生节点运行故障时，可有其他可用节点代替该故障节点运行。
7．数据分片的高度弹性（coalesce）
Spark进行数据分片时，默认将数据放在内存中，如果内存放不下，一部分会放在磁盘上进行保存。
RDD.scala的coalesce算子代码如下：
/**
* Return a new RDD that is reduced into `numPartitions` partitions.
*
* This results in a narrow dependency, e.g. if you go from 1000 partitions
* to 100 partitions, there will not be a shuffle, instead each of the 100
* new partitions will claim 10 of the current partitions.
*
* However, if you're doing a drastic coalesce, e.g. to numPartitions = 1,
* this may result in your computation taking place on fewer nodes than
* you like (e.g. one node in the case of numPartitions = 1). To avoid this,
* you can pass shuffle = true. This will add a shuffle step, but means the
* current upstream partitions will be executed in parallel (per whatever
* the current partitioning is).
*
* Note: With shuffle = true, you can actually coalesce to a larger number
* of partitions. This is useful if you have a small number of partitions,
* say 100, potentially with a few partitions being abnormally large. Calling
* coalesce(1000, shuffle = true) will result in 1000 partitions with the
* data distributed using a hash partitioner.
*/
def coalesce(numPartitions: Int, shuffle: Boolean = false,
partitionCoalescer: Option[PartitionCoalescer] = Option.empty)
(implicit ord: Ordering[T] = null)
: RDD[T] = withScope {
require(numPartitions > 0, s"Number of partitions ($numPartitions) must be positive.")
if (shuffle) {
/** Distributes elements evenly across output partitions, starting from a random partition. */
// 从随机分区开始，将元素均匀分布在输出分区上
val distributePartition = (index: Int, items: Iterator[T]) => {
var position = (new Random(index)).nextInt(numPartitions)
items.map { t =>
// Note that the hash code of the key will just be the key itself. The HashPartitioner
// will mod it with the number of total partitions.
// key的哈希码是key本身，HashPartitioner将它与总分区数进行取模运算
position = position + 1
(position, t)
}
} : Iterator[(Int, T)] // include a shuffle step so that our upstream tasks are still distributed
// 包括一个shuffle步骤，使我们的上游任务仍然是分布式的
new CoalescedRDD(
new ShuffledRDD[Int, T, T](mapPartitionsWithIndex(distributePartition),
new HashPartitioner(numPartitions)),
numPartitions,
partitionCoalescer).values
} else {
new CoalescedRDD(this, numPartitions, partitionCoalescer)
}
}
例如，在计算的过程中，会产生很多的数据碎片，这时产生一个Partition可能会非常小，如果一个Partition非常小，每次都会消耗一个线程去处理，这时可能会降低它的处理效率，需要考虑把许多小的Partition合并成一个较大的Partition去处理，这样会提高效率。另外，有可能内存不是那么多，而每个Partition的数据Block比较大，这时需要考虑把Partition变成更小的数据分片，这样让Spark处理更多的批次，但是不会出现OOM。