Spark是基于内存计算的通用大规模数据处理框架。
Spark快的原因：
Spark基于内存，尽可能的减少了中间结果写入磁盘和不必要的sort、shuffle
Spark对于反复用到的数据进行了缓存
Spark对于DAG进行了高度的优化，具体在于Spark划分了不同的stage和使用了延迟计算技术
弹性数据分布集RDD：
Spark将数据保存分布式内存中，对分布式内存的抽象理解，提供了一个高度受限的内存模型，他是逻辑上集中，物理上是存储再集群的多台机器上。
RDD的五大特征:
1.RDD是由一系列parition组成。对于RDD来说，每个分片都会被一个计算任务处理，并决定并行计算的粒度。用户可以在创建RDD时指定RDD的分片个数，如果没有指定，那么就会采用默认值。默认值就是程序所分配到的CPU Core的数目。
2.算子（函数）是作用在partition上的。Spark中RDD的计算是以分片为单位的，每个RDD都会实现compute函数以达到这个目的。compute函数会对迭代器进行复合，不需要保存每次计算的结果。
3.RDD之间有依赖关系。RDD的每次转换都会生成一个新的RDD，所以RDD之间就会形成类似于流水线一样的前后依赖关系。在部分分区数据丢失时，Spark可以通过这个依赖关系重新计算丢失的分区数据，而不是对RDD的所有分区进行重新计算。
4.分区器作用在K,V格式的RDD上。Spark中实现了两种类型的分片函数，一个是基于哈希的HashPartitioner，另外一个是基于范围的RangePartitioner。只有对于于key-value的RDD，才会有Partitioner，非key-value的RDD的Parititioner的值是None。Partitioner函数不但决定了RDD本身的分片数量，也决定了parent RDD Shuffle输出时的分片数量。
5.parition提供数据最佳的计算位置，有利于数据处理的本地化。
对于一个HDFS文件来说，这个列表保存的就是每个Partition所在的块的位置。按照“移动数据不如移动计算”的理念，Spark在进行任务调度的时候，会尽可能地将计算任务分配到其所要处理数据块的存储位置。
RDD的窄依赖和宽依赖
窄依赖（一对一）：没有数据的shuffling，所有的父RDD的partition会一一映射到子RDD的partition中
宽依赖（一对多）：发生数据的shuffling，父RDD中的partition会根据key的不同进行切分，划分到子RDD中对应的partition中
Spark的执行流程
1.用户创建Spark程序并提交
2.每个action会生成一个job，包含了一系列的RDD和对其如何进行操作的transformation
3.每个job生成一个DAG(有向无环图)
4.DAGScheduler根据宽依赖对DAG进行划分stage并生成task组（一个stage对应一组task，一个partition对应一个task）
5.Spark集群在worker上以一组Task为单位进行执行计算
创建RDD方式:
1).使用程序中的集合创建rdd
2).使用本地文件系统创建rdd
3).使用hdfs创建rdd
4).基于数据库db创建rdd
5).基于Nosql创建rdd，如hbase
6).基于s3创建rdd
7).基于数据流，如socket创建rdd
Spark技术栈
1.HDFS YARN MR hive
2.Spark core
3.SparkSQL
4.SparkStreaming
Spark代码流程：
1.创建Conf val conf=new SparkConf().setMaster("local").setAppName("test")
2.创建 SparkContext val sc = new SparkContext(conf)
3.创建RDD val rdd = sc.textFile...
4.对RDD使用Transformations类算子进行数据转换
5.使用Action触发Transformations执行
6.sc.stop()
注意：
1.sc.textFile(...)底层使用的是MR读取HDFS文件的方法，首先会split，每个split对应一个block，每个split对应一个partition。
2.K,V格式的RDD：RDD中的数据是一个个的Tuple2
Spark集群搭建
1.上传解压包
2.配置worker信息，在slaves中配置worker节点
3.配置master信息，在spark-env.sh中配置
1)SPARK_MASTER_IP=node04
2)SPARK_MASTER_PORT=7077
3)SPARK_WORKER_CORE=2
4)SPARK_WORKER_MEMORY=3G
4.发送其他节点
5.在master节点../sbin/start-all.sh启动集群
6.访问web node04:8080
注意：修改8080端口:
方法一：vi start-master.sh
方法二：vi spark-env.sh export导入。
内存结构
spark运行在yarn中，运行内存受NodeManager管理的容器大小限制，设置运行内存的时候，大小要小于容器的大小。
Executors的内存又分为off-heap和heap，off-heap存放创建java对象的额外开销、native方法的调用和NIO Buffer，heap的大小受spark共享。
heap共享内存中可以分为三部分：reserved memory 、user memory 、Spark memory。reserved memory默认为300M，不可以比这个小；
user memory存放的是用户定义的数据结构和Spark元数据，占用剩余25%；
Spark memory可分为storage memory和Execution memory，两部分空间可相互借用，storage memory存储缓存的数据，Execution memory用于存储执行过程的中间object和shuff的结构。
最后，
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