1.spark的基本工作原理
1. 迭代式计算：
Spark与MapReduce最大的不用在于其迭代式计算模型：
- MapReduce，分为两个阶段，map和reduce，两个阶段完成，就结束了。所以我们在一个job里能做的处理很有限，只能在map和reduce里处理数据。
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Spark，迭代式计算模型，可以分为n个阶段，因为它是内存迭代式的。我们在处理完一个阶段以后，可以继续往下处理很多阶段，而不是只有两个阶段。所以，Spark相较于MapReduce来说，计算模型可以提供更强大的功能。
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2. 分布式
整个Spark有个提交程序的客户端，提交给集群，集群中有很多台机器，作业运行在分布式节点上的，Spark程序提交到集群运行，节点一般处理一部分数据，分布式作并行化。
3. 主要基于内存（少数情况基于磁盘）
RDD的每个partition，在spark节点上存储时，默认都是放在内存中的。但是如果说内存放不了这么多数据时，比如每个节点最多放5万数据，结果每个partition是10万数据。那么就会把partition中的部分数据写入磁盘中，进行保存。而这一切，对于用户来说，都是完全透明的。也就是说，不用管去管RDD的数据存储在哪，内存，还是磁盘。只要关注的是RDD的计算，处理等操作。所以说，RDD的这种自动进行内存和磁盘之间权衡和切换的机制，就是RDD的弹性特点所在。
2.RDD以及其特点
1.RDD是Spark提供的核心抽象，全程Resillient Distributed Dataset ,即弹性分布式数据集。
2.RDD在抽象上来说是一种元素集合，包含了数据。它是被分区的，分为多个分区，每个分区分布在集群中的不同节点上，从而让RDD中的数据可以被并行操作（分布式数据集）。一个RDD是分布式的，它被分成多个分区partition，多分区散落在spark集群中的不同节点上。
3.RDD通常通过Hadoop上的文件，即HDFS文件或者Hive表来进行创建。有时也可以通过应用程序中的集合来创造。
4.RDD最重要的特性就是，提供了容错性，可以自动从节点失败中恢复过来。即如果某个节点上RDD的partition，因为节点故障，导致数据丢失了，那么RDD会自动通过自己的数据来源从新计算该partition。这一切对使用者都是透明的。
5.RDD的数据默认情况下存放在内存中，但是在内存资源不足时，spark会自动将RDD数据写入磁盘中，这就是RDD的弹性特征。
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3.Spark的核心编程
1，定义初始的RDD，就是说，要定义第一个RDD是从哪里来，读取数据，有HDFS、Linux本地文件、程序中的集合。
2.定义对RDD的计算操作，这个spark里称之为算子，map、reduce、flatmap、groupByKey等，比MapReduce提供的map和reduce强大的太多。
3.循环第二步操作，第一个计算完了以后，数据可能就会到来新的一批节点上，变成一个新的RDD，然后再次反复，针对新的RDD定义计算操作。
4.最后，就是获取最终的数据，将数据保存起来。
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