RDD底层实现原理
RDD是一个分布式数据集，顾名思义，其数据应该分部存储于多台机器上。事实上，每个RDD的数据都以Block的形式存储于多台机器上，下图是Spark的RDD存储架构图，其中每个Executor会启动一个BlockManagerSlave，并管理一部分Block；而Block的元数据由Driver节点的BlockManagerMaster保存。BlockManagerSlave生成Block后向BlockManagerMaster注册该Block，BlockManagerMaster管理RDD与Block的关系，当RDD不再需要存储的时候，将向BlockManagerSlave发送指令删除相应的Block。
图2 RDD存储原理
RDD cache的原理
RDD的转换过程中，并不是每个RDD都会存储，如果某个RDD会被重复使用，或者计算其代价很高，那么可以通过显示调用RDD提供的cache()方法，把该RDD存储下来。那RDD的cache是如何实现的呢？
RDD中提供的cache()方法只是简单的把该RDD放到cache列表中。当RDD的iterator被调用时，通过CacheManager把RDD计算出来，并存储到BlockManager中，下次获取该RDD的数据时便可直接通过CacheManager从BlockManager读出。
RDD dependency与DAG
RDD提供了许多转换操作，每个转换操作都会生成新的RDD，这是新的RDD便依赖于原有的RDD，这种RDD之间的依赖关系最终形成了DAG（Directed Acyclic Graph）。
RDD之间的依赖关系分为两种，分别是NarrowDependency与ShuffleDependency，其中ShuffleDependency为子RDD的每个Partition都依赖于父RDD的所有Partition，而NarrowDependency则只依赖一个或部分的Partition。下图的groupBy与join操作是ShuffleDependency，map和union是NarrowDependency。
图3 RDD dependency
RDD partitioner与并行度
每个RDD都有Partitioner属性，它决定了该RDD如何分区，当然Partition的个数还将决定每个Stage的Task个数。当前Spark需要应用设置Stage的并行Task个数（配置项为：spark.default.parallelism），在未设置的情况下，子RDD会根据父RDD的Partition决定，如map操作下子RDD的Partition与父Partition完全一致，Union操作时子RDD的Partition个数为父Partition个数之和。
如何设置spark.default.parallelism对用户是一个挑战，它会很大程度上决定Spark程序的性能。