spark
spark是一种计算框架，比MapReduce快一些
开源计算框架。运行和编写都很快
可以在很多环境运行
hadoop，apache mesos kubernetes，standalone or in the cloud
基于内存，快
可以用java，scala，Python（功能不完善，缺少包）和r和sql
Spark与MapReduce的区别
都是分布式计算框架，Spark基于内存，MR基于HDFS。Spark处理数据的能力一般是MR的十倍以上，Spark中除了基于内存计算外，还有DAG有向无环图来切分任务的执行先后顺序。
########注意：安装时路径不要带空格或者中文
2.spark核心概念RDD
1.RDD
概念
RDD(Resilient Distributed Dateset)，弹性分布式数据集。
RDD的五大特性：
1.RDD是由一系列的partition组成的。
2.函数（算子）是作用在每一个partition（split）上的。
3.RDD之间有一系列的依赖关系。
4.分区器是作用在K,V格式的RDD上。
5.RDD提供一系列最佳的计算位置。利于数据处理的本地化。“计算向数据移动”
问题引入
1spark读取hdfs中数据的方法 textfile底层是调用的MR读取HDFS的方法，首先会split，每个split对应一个block。每个split对应生成RDD的每个partition
2.什么是K,V格式的RDD?
RDD中的数据是一个个的tuple2数据，那么这个RDD就是KV格式的RDD
3.哪里体现了RDD的弹性（容错）
1）RDD之间有依赖关系
2）RDD的partion可多可少
4.哪里体现RDD的分布式
RDD的paartion是分布在多个节点上的
5.Spark运行模式
- Local
多用于本地测试，如在eclipse，idea中写程序测试等。 - Standalone
Standalone是Spark自带的一个资源调度框架，它支持完全分布式。 - Yarn
Hadoop生态圈里面的一个资源调度框架，Spark也是可以基于Yarn来计算的。 - Mesos
资源调度框架。
要基于Yarn来进行资源调度，必须实现AppalicationMaster接口，Spark实现了这个接口，所以可以基于Yarn。
以上图中有四个机器节点，Driver和Worker是启动在节点上的进程，运行在JVM中的进程。
- Driver与集群节点之间有频繁的通信。
- Driver负责任务(tasks)的分发和结果的回收。任务的调度。如果task的计算结果非常大就不要回收了。会造成oom。
- Worker是Standalone资源调度框架里面资源管理的从节点。也是JVM进程。
- Master是Standalone资源调度框架里面资源管理的主节点。也是JVM进程。
3.Spark代码流程
1.创建SparkConf对象
可以设置Application name。
可以设置运行模式及资源需求。
2.创建SparkContext对象
3.基于Spark的上下文创建一个RDD，对RDD进行处理。
4.应用程序中要有Action类算子来触发Transformation类算子执行。
5.关闭Spark上下文对象SparkContext。
4.Transformations转换算子
概念：
Transformations类算子是一类算子（函数）叫做转换算子，如map,flatMap,reduceByKey等。Transformations算子是延迟执行，也叫懒加载执行。
Action触发执行
Action也是一类算子（函数）
Transformation类算子：
filter
过滤符合条件的记录数，true保留，false过滤掉。
map
将一个RDD中的每个数据项，通过map中的函数映射变为一个新的元素。
特点：输入一条，输出一条数据。
flatMap
先map后flat。与map类似，每个输入项可以映射为0到多个输出项。
sample
随机抽样算子，根据传进去的小数按比例进行又放回或者无放回的抽样。
reduceByKey
将相同的Key根据相应的逻辑进行处理。
sortByKey/sortBy
作用在K,V格式的RDD上，对key进行升序或者降序排序。
5.Action行动算子
概念：
Action类算子也是一类算子（函数）叫做行动算子，如foreach,collect，count等。Transformations类算子是延迟执行，Action类算子是触发执行。一个application应用程序中有几个Action类算子执行，就有几个job运行。
Action类算子
count
返回数据集中的元素数。会在结果计算完成后回收到Driver端。
take(n)
返回一个包含数据集前n个元素的集合。
first
first=take(1),返回数据集中的第一个元素。
foreach
循环遍历数据集中的每个元素，运行相应的逻辑。
collect
将计算结果回收到Driver端。
java算子
和Scala类似
总结：
sparkcore
spark：基于内存的计算框架
与MR区别
基于内存迭代计算，MR是基于磁盘迭代计算
spark中有DAG有向无环图
MR中只有map和reduce，相当于spark中两个算子（map和reducebykey）spark中有各种算子应对不同场景
spark技术栈：HDFS MR Yarn ,hive
sparkcore sparksql sparkstreaming
spark运行模式：local 多用于本地测试，一般在eclipse，idea中运行使用local模式
standalone：spark自带的资源调度框架，支持分布式框架
yarn：hadoop生态圈中资源调度框架，spark可以基于yarn运行
mesos：资源调度框架
spark核心rdd：RDD弹性分布式数据集
rdd内其实是不存数据的，partion也是不存数据的
rdd五大特性
1rdd是由partion组成
2算子（函数）作用在partion上的
3rdd之间有依赖关系
4分区器是作用在KV格式的RDD上
5partion对外提供最佳计算位置，利于数据处理的本地化
注意textfile底层读取hdfs文件的方法底层调用的是mr读取hdfs文件的方法，首先split，每个split对应一个block，每个split对应一个partion
什么是KV格式的rdd
RDD中数据是一个个的二元组
哪里体现了rdd的弹性（容错）
rdd的分区可多可少
rdd之间有依赖关系
rdd的partion是分布在多个节点上的
spark代码流程：
val conf=new SparkConf().setAppName...setMaster
val sc=new SparkContext(conf)
由sc得到rdd
对rdd使用transformation类算子进行转换
对rdd使用adction算子触发transformations类算子执行
sc.stop（）
算子
转换算子transformation 懒执行，需要action触发执行
行动算子action 触发transformation类算子执行，一个application中有一个action算子就有一个job
count结果会拿到driver端
collect将结果拿回driver端
持久化算子
RDD的持久化
cache默认将数据存储在内存中
persist可以手动指定持久化级别
cache()=persist()=persist(StorageLevel.MEORY_ONLY)
尽量少使用DISK_ONLY级别
checkpoint：将数据直接持久化到指定的目录，当lineage计算非常复杂，可以尝试使用checkpoint，checkpoint还可以切断rdd的依赖关系
特殊场景使用checkpoint：对rdd使用checkpoint要谨慎使用
checkpoint要指定目录，可以将数据持久化到指定的目录中，当application执行完成后，这个目录中的数据不会被清除
checkpoint的执行流程：1.当spark执行完成之后，spark会从后往前回溯，找到checkpointRDD做标记
2.回溯完成之后，spark会重新启动一个job，计算标记的RDD的数据，放入指定的checkpoint目录中
3.数据计算完成，放入目录之后，会切断RDD的依赖关系。当spaarkapplication执行完成之后，数据目录中的数据不会被清除
优化：对那个rdd进行checkpoint，最好先cache下，这样回溯完成后再计算这个checkpointRDD数据的时候可以直接在内存中拿到放指定的目录
cache和persist的注意事项：
1.cache和persistc，heckpoint都是懒执行，必须有一个action类算子触发执行。最小持久化单位是partion
2.cache和persist算子的返回值可以赋值给一个变量，在其他job中直接使用这个变量就是使用持久化的数据了。持久化的单位是partition。
3.cache和persist算子后不能立即紧跟action算子。
4.cache和persist算子持久化的数据当applilcation执行完成之后会被清除。
错误：rdd.cache().count() 返回的不是持久化的RDD，而是一个数值了。
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