摄于玉泉
Spark 是继 MP 之后的分布式计算框架，采用分布式架构就好比投入了更多的人力，虽然每个人做事的效率一样，但人多了完成特定目标的时间也就短了。
一个项目要完成，除了每个人单独完成自己的事外还需要有人来协调，比如最初给每个人分配任务，又或者汇总每个人完成的结果。
Spark 里 executer 可以理解为一小群单独做事的人，而 driver 担任这个管理者的职务。driver 是提交任务的那台机器，负责协调 executer 之间的数据传输。
在配置 Spark 任务时，我们会指定四个参数：num-executors、executor-cores、executor-memory、driver-memory。num-executors 表示投入了几群人，executor-cores 表示每群人中有几个人干活，executor-memory 表示每群人分配到的最大数据量，driver-memory 表示管理者最多能操作的数据量。
也就是说，Spark 任务中在底下干活的人数是 num-executors * executor-cores。每个人当前只能处理一件事情，所以默认情况下 Spark 中 RDD 的分区数也是这么多个。
如果自己在代码中使用 repartition 操作，若多于干活的人数，多的部分也只能有人空出手来再处理。从这也可以看出，假设数据较均匀的话，repatition(n) 中 n 的选择最合理的是干活人数的整数倍。
由于大部分数据都是在 executer 而不是在 driver 上执行的，所以一些在本地执行程序的思维会给我们带来一些坑，我在开发 Spark 任务时就碰到过三次因此带来的坑。
一号坑
调试 Spark 任务时有时会需要打印 rdd 类型的数据，刚开始操作时很容易就通过以下这种方式：
rddData.map(x=> println(x)).collect()
当其实println(x)这个操作是在某台 executer 上完成的，所以打印操作也是在那台机器上输出。于是 driver 这台机器上自然就得不到想要的结果。
正确的方式就是使用 take 方法把部分数据收集到 driver 机器上，再使用 print 函数。
rddData.take(5).foreach(x => println(x))
二号坑
在上一篇文章《Spark 读取本地文件》中提到，有时我们需要从本地读取文件。
Spark 中有一个读取csv文件的函数
val df = spark.read.csv(fileName)
但同样的，read这个函数是从 executer 上读取相应文件，所以若你只是在 driver 上生成了文件程序就会报错。
要想在 driver 上读取本地文件可通过 scala.io.Source.FromFile 来完成，具体的可见上述文章。
三号坑
前面提到，每一个分区就会交由一个“人”来完成，所以一个分区中的数据量要与单个“人”的处理能力相匹配。
除此之外，比如使用 reduceByKey 时 driver 会协调各个分区中的数量，这就会造成 shuffle，若每个分区的数据都很少，shuffle 就会增多，这严重降低的效率。
比如最近我在开发一个算法时，需要用到一份商品的基础数据。整份数据其实也就几百兆大小，处理起来理因非常快。但在测试时却发现四五十分钟才能处理完。
后来发现保存为 hdfs 的源文件的分区数有3000来个，每个分区只有几十K的数据，所以造成 driver 协调时耗时严重。后来我在处理数据之前使用 repartition 命令将分区缩小到10，结果四分钟内就程序跑完了。
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