spark概论，补充

基本概念

RDD

spark最大的亮点是提出RDD(Resilient Distributed Dataset)的概念，也就是可伸缩的分布式数据集合，本身只读，可恢复。spark本身不做物理储存，通过保存足够的信息去实际的储存中计算出RDD

RDD只要通过四种途径获取：

1、从共享的文件系统，比如HDFS

2、在驱动程序里的并行scala集合(例如数组)，会发到多个节点上

3、从已存在的RDD转换

4、通过改变现有的RDD持久性。rdd是一个懒散，短暂的。

改变一个RDD的持久化通过两个动作：

cache：在第一次计算的时候保存在内存中，可以重用

save：保存到一个分布式文件系统，比如hdfs，这个保存版本会用于未来的操作

缓存形式只是一个提示。

如果集群中没有足够的内存去缓存所有的并行数据集合，spark将在使用它们的时候重新计算，选择这个方式工作(性能有所下降)，如果节点发生故障或者数据集合太大，这个想法是一种松散的虚拟内存。

并行操作

RDD可以执行做个并行操作

reduce：通过相关函数合并数据集合，产生结果

collect： 发送所有元素的数据集合到驱动程序。例如，一个简单的方法去并行更新一个并行中的数组

foreach: 通过用户提供的函数去遍历所有元素，可能仅仅是一个不重要的功能

spark目前不支持在mapreduce中的grouped reduce，

共享变量

程序员通过函数去调用map,filter,reduce

当一个函数被传递到一个spark操作，执行在一个远程集群节点上，节点的工作使用的是独立副本。这些变量被复制到所有机器上。

一般情况下，共享变量的读写支持跨任务将是低效的。然而，spark提供两个共享变量的有限类型：广播变量和蓄电池。 

广播变量

广播变量允许程序员保持一个只读变量到每台机器上，而不是运送它的一个副本和任务。spark使用高效的广播算法去分配广播变量，以降低通信成本。

广播变量被创建后，它应该在集群中的任何函数中替代值V， v不能再节点中传输超过一次。广播后值V不能被修改，以确保所有节点具有相同过的广播值。

当一个创建广播变量b的值v，v是一个共享文件系统保存到一个文件。 b是这个文件路径的序列化形式。当B在工人节点上查询，spark首先检查V是否在本地缓存，并从文件系统读取。 最初使用hdfs做广播变量，但是正在开发更有效的流媒体广播系统。

蓄电池

蓄电池是唯一的价值是：”通过关联操作，因此可以有效地支持并行的变量。它们可以被用来实现计数器（在MapReduce的）或者sum。spark支持原生的int，double

调用SparkContext.accumulator(v)，初始化值v。在集群中做 += 操作，但是我们不能读值，只能通过驱动程序去读值用于

在工人节点上，创建一个单独的副本加器作为每个运行任务的线程的线程本地变量，从0开始。

每个任务运行后，工人发送信息到驱动程序，包含每个蓄电池的更新。驱动程序适用于每个操作的每个分区仅更新一次，以防止doublecounting任务时重新执行因失败

lineage

数据集的出处信息

Interpreter Integration

1、编译输出class文件到共享文件系统，集群中的工人通过java class loader加载它们。

2、为了每一行能够直接引用单例对象，我们改变了生成代码

而不是通过静态方法getInstance

例子

给出一些实时统计日志数据例子，例子都是本地模式计算(集群模式需要Mesos)，仅供参考，实现上而言非常简单

统计日志中出现多少次hbase读取：

日志的格式每行第5位是标识字段，第6位是响应时间，第7位是类型字段

val spark = new SparkContext(“local”,”test”)

val file = spark.textFile(“D:\\data\\keykeys-log\\log.log”)

val lines = file.filter(line => line.contains(“hbase_time”))

println(lines.count());

统计读取hbase的平均响应时间：

val spark = new SparkContext(“local[2]“, “test”)

val file = spark.textFile(“D:\\data\\keykeys-log\\log.log”)

val lines = file.filter(_.contains(“hbase_time”))

val times = lines.map(dd => dd.split(” “)(6).toInt).reduce(_ + _)

println(“times:” + times/lines.count())

统计hbase的请求类型：

val spark = new SparkContext(“local[2]“, “test”)

val file = spark.textFile(“D:\\data\\keykeys-log\\log.log”)

val lines = file.filter(_.contains(“hbase_time”))

val ones = lines.map(word => (word.split(” “)(7), 1)).reduceByKey(_ + _)

ones.foreach(println)