重温spark基本原理

（一）spark特点：

1、高效，采用内存存储中间计算结果，并通过并行计算DAG图的优化，减少了不同任务之间的依赖，降低了延迟等待时间。

2、易用，采用函数式编程风格，提供了超过80种不同的Transformation和Action算子，如map,reduce,filter,groupByKey,sortByKey,foreach等。

3、通用，提供批处理、交互式查询（Spark SQL）、实时流处理（Spark Streaming）、机器学习（Spark MLlib）和图计算（GraphX）。

4、兼容，能够与很多开源组件兼容使用。

（二）基本概念：

• RDD：是弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset）的简称，是分布式内存的一个抽象概念，提供了一种高度受限的共享内存模型。
• DAG：是Directed Acyclic Graph（有向无环图）的简称，反映RDD之间的依赖关系。
• Driver Program：控制程序，负责为Application构建DAG图。
• Cluster Manager：集群资源管理中心，负责分配计算资源。
• Worker Node：工作节点，负责完成具体计算。
• Executor：是运行在工作节点（Worker Node）上的一个进程，负责运行Task，并为应用程序存储数据。
• Application：用户编写的Spark应用程序，一个Application包含多个Job。
• Job：作业，一个Job包含多个RDD及作用于相应RDD上的各种操作。
• Stage：阶段，是作业的基本调度单位，一个作业会分为多组任务，每组任务被称为“阶段”。
• Task：任务，运行在Executor上的工作单元，是Executor中的一个线程。
• 总结：Application由多个Job组成，Job由多个Stage组成，Stage由多个Task组成。Stage是作业调度的基本单位。

（三）部署模式：

1. Local：本地运行模式，非分布式。
2. Standalone：使用Spark自带集群管理器，部署后只能运行Spark任务。
3. Yarn：Haoop集群管理器，部署后可以同时运行MapReduce，Spark，Storm，Hbase等各种任务。
4. Mesos：与Yarn最大的不同是Mesos 的资源分配是二次的，Mesos负责分配一次，计算框架可以选择接受或者拒绝。

 （四）RDD数据结构：

RDD全称Resilient Distributed Dataset，弹性分布式数据集，它是记录的只读分区集合，是Spark的基本数据结构。

RDD代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。

一般有两种方式可以创建RDD，第一种是读取文件中的数据生成RDD，第二种则是通过将内存中的对象并行化得到RDD。

RDD的操作有两种类型：即Transformation操作和Action操作。

　　转换操作是从已经存在的RDD创建一个新的RDD，而行动操作是在RDD上进行计算后返回结果到 Driver。

Transformation操作都具有 Lazy 特性，即 Spark 不会立刻进行实际的计算，只会记录执行的轨迹，只有触发Action操作的时候，它才会根据 DAG 图真正执行。

操作确定了RDD之间的依赖关系。

RDD之间的依赖关系有两种类型，即窄依赖和宽依赖。窄依赖时，父RDD的分区和子RDD的分区的关系是一对一或者多对一的关系。而宽依赖时，父RDD的分区和子RDD的分区是一对多或者多对多的关系。

宽依赖关系相关的操作一般具有shuffle过程，即通过一个Patitioner函数将父RDD中每个分区上key不同的记录分发到不同的子RDD分区。