Spark介绍
概念：
Spark是一个快速且通用的集群计算平台
特点：
Spark是快速的
扩充了流行的MapReduce计算模型
基于内存计算的
基于事件驱动，通过线程池复用线程提高性能
抽象出分布式内存存储结构数据，弹性分布式数据集RDD
Spark是通用的：
设计容纳了其他分布式系统的拥有的功能
批处理，迭代式处理，交互式查询和流处理
优点：降低了维护成本
Spark高度开放：
Spark提供了Python，Java，Scala，Sql的API和丰富的内置库
和其他的大数据工具整合的很好，包括hadoop，kafka
Spark历史：
诞生于2009，加州大学伯克利分校RAD实验室的一个研究项目
最初是基于Hadoop MapReduce
发现MapReduce在迭代式计算和交互式计算上低效，引入内存存储
2010年3月份Spark开源
2011年AMP实验室在Spark上开发高级组件，Spark Streaming
2013年转移到Apache下，不就便成为顶级项目了
Spark组件：
SparkCore
包含Spark基本功能，包含任务调度，内存管理，容错机制
内部定义了RDDs（弹性分布式数据集）
提供很多APIs来创建和操作这些RDDS
应用场景，为其他组件提供底层的服务。
SparkSql：
处理结构化数据的库，就像Hive Sql，Mysql一样
应用场景，企业中用来做报表统计的
1.0版本之前没有sql
Spark Streaming
是实时数据流处理组件，类似Storm
Spark Streaming 提供了API 来操作实时流数据
应用场景：企业中用来从Kafka接收数据做实时统计
Mlib：
一个包含通用机器学习功能的包，Machine learning lib。
包含分类，聚类，回归等，还包含模型评估，和数据导入
Mlib提供的上面这些方法，都支持集群上的横线拓展
应用场景，机器学习
Graphx：
是处理图的库（例如，社交网路图），并进行图的并行运算
像Spark Streaming，Spark Sql一样，继承了RDD API
它提供了各种图的操作，和常用的图算法，例如PangeRank算法
应用场景，图计算
Cluster Managers：
就是集群管理，Spark自带一个集群管理是单独调度器
常见集群管理包括Hadoop Yarn，Apache Mesos
紧密集成的优点：
Spark底层优化了，基于Spark底层的组件，也得到了相应的优化。
紧密集成，节省了各个组件组合使用时的部署，测试等时间。
向Spark增加新的组件时，向其他组件，可立刻享用新组建的功能。
Spark与Hadoop比较：
hadoop的应用场景：
离线处理
对时效性要求不高
Spark应用场景：
时效性要求高的场景
机器学习等领域
Spark不具有HDFS的存储能力，要借助HDFS等持久化数据
Spark安装：
Spark是Scala写的，运行在JVM上，所以运行环境为Java7+。
如果使用Python API，需要安装Python2.6+或者Python3.4+
Spark 1.6.2-Scala2.1.0-sbt0.13.8-jdk1.8 Spark 2.0.0-Scala 2.11
SparkShell：
Spark的shell使你能够处理分布在集群上的数据。
Spark把数据加载到节点的内存中，因此分布式处理可以在秒级完成。
快速使迭代式计算，实时查询，分析一般能够在shells中完成
Spark提供了Python shell和Scala Shell
编译Spark：
坑1：
was cache in local repository
解决：编译命令后加 -U
坑2：
如果编译的版本是scala-2.10
解决：执行命令./dev/change-scala-version.sh 2.10
如果在编译后，你看到的异常信息不太明显，编译命令后加-X
RDDs:
Driver Program：
包含程序的main（）方法，RDDs的定义和操作。
管理很多节点，我们称作executors
SparkContext：
Driver programs通过SparkContext对象访问Spark。
SparkContext对象代表和一个集群的连接
在Shell中SparkContext自动创建好了，就是sc。
RDDs(Redilient distributed datasets 弹性分布式数据集）:
这些RDDs并行分布在整个集群中
RDDs是Spark分发数据和计算的基础抽象类
一个RDD是一个不可改变的分布式集合对象
Spark中，所有的计算都是通过RDDs的创建，转换，操作完成的
一个RDD内部由许多partitions（分片）组成
每一个分片包括一部分数据，partitions可在集群上不同节点上计算
分片是Spark并行处理的单元，Spark顺序的，并行的处理分片
RDDs的创建方法：
1.把一个存在的集合传给SparkContext的parallelize（）方法，测试用
val rdd=sc.parallelize(Array(1,2,2,4),4)
第一个参数：待并行化处理的集合，第二个参数：分区的个数
2.加载外部数据集
val rddText=sc.textFile("");
RDD基本操作之Transformations介绍:
概念：从之前的RDD构建一个新的RDD，像map（）和filter（）
1.map（）接受函数，把函数应用到RDD的每一个元素，返回新RDD。
val lines=sc.parallelize(Array("hello","spark","hello","world","!"));
val lines2=lines.map(word=>(word,1))
lines2.foreach(println)
2.filter（）接收函数，返回只包含满足filter（）函数的元素的新的RDD
val lines=sc.parallelize(Array("hello","spark","hello","world","!"));
val lines3=lines.filter(line=>line.contains("hello"))
3.flatMap（）函数对每个输入元素，输出多个输出元素。flat压扁的意思，将RDD中元素压扁后返回一个新的RDD
val inputs=sc.textFile("/home/huawei/data/huawei.txt");
val outputs=inputs.flatMap(line=>line.split(" "))
4.集合运算：
并集：val rdd_union=rdd1.union(rdd2);
交集：val rdd_inter=rdd1.intersection(rdd2);
rdd1有，rdd2没有：val rdd_sub=rdd1.subtract(rdd2);
RDD基本操作之Action介绍:
概念：在RDD上计算出一个结果。把结果返回给driver program或保存在文件系统中，count（），save
reduce()函数：作用在两个类型相同的元素上，返回新元素
可以实现，RDD中元素的累加，计数，和其他类型的聚集操作
collect（）函数：遍历整个RDD，向driver program返回RDD的内容
需要单击内存能够容纳下（因为数据要拷贝给driver，测试使用）
在大数据的时候，使用saveAsTextFile（）等
take（n）函数：返回RDD的n个元素（同时尝试访问最少的partitions）
返回结果是无序的，测试使用
top（n）函数：排序（根据RDD中数据的比较器）。降序
foreach（）函数：计算RDD中的每一个元素，但不返回本地
可以配合println（）友好的打印出数据
RDDs的特性：
RDDs的血统关系图
Spark维护着RDDs之间的依赖关系和创建关系，叫做血统关系图
Spark使用血统关系来计算每一个RDD的需求和恢复丢失的数据
延迟计算：
Spark对RDDs的计算是他们第一次使用action操作的时候
这种方式在处理大数据的时候特别有用，可以减少数据的传输
Spark内部记录metadata表名transformations操作已经被响应了
加载数据也延迟计算，数据只有在必要的时候，才会被加载
RDD.persist():
默认每次在RDDs上面进行action操作时，Spark都重新计算RDDs
如果想重复利用一个RDD，可以使用RDD.persist()
unpersist()方法从缓冲中移除
KeyValue对RDDs：
创建KeyValue对RDDs：
使用map（）函数返回键值对
combineByKey（）：
最常用的基于key的聚合函数，返回的类型可以与输入类型不一样
许多基于key的聚合函数都用到了它，像groupByKey（）
遍历partition中的元素，元素中的key，要么之前见过，要么不是
如果是新元素，使用我们提供的createCombiner（）函数
如果是这个partition中已经存在的key，就会使用mergeValue（）
合计每个分区的结果，使用mergeCombiners（）函数