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1. spark 概念

1.1 什么是spark

• 基于内存的分布式计算框架
• 只负责算 不负责存
• spark 在离线计算 功能上 类似于mapreduce的作用

1.2 为什么用spark

• MapReduce的缺点

  • 运行速度慢 （没有充分利用内存）
  • 接口比较简单，仅支持Map Reduce
  • 功能比较单一 只能做离线计算
  • 不适合迭代计算（如机器学习、图计算等等），交互式处理（数据挖掘）
  • 不适合流式处理（点击日志分析）

• 需要一种灵活的框架可同时进行批处理、流式计算、交互式计算

  • 内存计算引擎，提供cache机制来支持需要反复迭代计算或者多次数据共享，减少数据读取的IO开销
  • DAG引擎，减少多次计算之间中间结果写到HDFS的开销
  • 使用多线程模型来减少task启动开销，shuffle过程中避免不必要的sort操作以及减少磁盘IO
  • spark的缺点是：吃内存，不太稳定

• Spark优势

  • 速度快（比mapreduce在内存中快100倍，在磁盘中快10倍）spark中的job中间结果可以不落地，可以存放在内存中。 mapreduce中map和reduce任务都是以进程的方式运行着，而spark中的job是以线程方式运行在进程中。
  • 易用性（可以通过java/scala/python/R开发spark应用程序）
  • 通用性（可以使用spark sql/spark streaming/mlib/Graphx）
  • 兼容性（spark程序可以运行在standalone/yarn/mesos）

2. RDD 的概念

RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合.

• Dataset:一个数据集，简单的理解为集合，用于存放数据的

• Distributed：它的数据是分布式存储，并且可以做分布式的计算

• Resilient：弹性的

  • 它表示的是数据可以保存在磁盘，也可以保存在内存中
  • 数据分布式也是弹性的
  • 弹性:并不是指他可以动态扩展，而是容错机制。
    • RDD会在多个节点上存储，就和hdfs的分布式道理是一样的。hdfs文件被切分为多个block存储在各个节点上，而RDD是被切分为多个partition。不同的partition可能在不同的节点上
    • spark读取hdfs的场景下，spark把hdfs的block读到内存就会抽象为spark的partition。
    • spark计算结束，一般会把数据做持久化到hive，hbase，hdfs等等。我们就拿hdfs举例，将RDD持久化到hdfs上，RDD的每个partition就会存成一个文件，如果文件小于128M，就可以理解为一个partition对应hdfs的一个block。反之，如果大于128M，就会被且分为多个block，这样，一个partition就会对应多个block。

• 所有spark中对数据的操作最终都会转换成RDD的操作

  • spark sql
  • spark streaming
  • spark ml 、spark mllib

• RDD是不可变的

  • 父RDD 生成一个子 RDD 父RDD的状态不会变化
  • 从容错的角度去做这样的设计

2.1 RDD的创建

• 创建RDD之前先要有spark context

  conf = SparkConf().setAppName(appName).setMaster(master)sc = SparkContext(conf=conf)

• 通过内存中的数据创建RDD

  • data = [1, 2, 3, 4, 5]
    distData = sc.parallelize(data)

• 创建RDD时可以指定 partition的数量（RDD会分成几份）一个partition会对应一个task，根据CPU的内核数来指定partition (1核对应2~4个partition)

• 从文件创建RDD 可以是HDFS支持的任何一种存储介质

  • 可以从 hdfs、 数据库(mysql) 、本地文件系统、 hbase 这些地方加载数据创建RDD
  • rdd = sc.textFile(‘file:///root/tmp/test.txt’)

2.2 RDD的三类算子

• transformation

  • 所有的transformation 都是延迟执行的，只要不调用action 不会执行，只是记录过程

  • transformation 这一类算子返回值还是 rdd

  • rdd.transformation 还会得到新的rdd

  • map(func) 将func函数作用到数据集的每一个元素上，生成一个新的RDD返回

  • filter(func) 选出所有func返回值为true的元素，生成一个新的RDD返回

  • flatMap(func) 会先执行map的操作，再将所有对象合并为一个对象

  • union() 取并集

  • intersection() 交集

  • groupByKey() 以元组中的第0个元素作为key，进行分组，返回一个新的RDD 结果中 value是一个Iterable

  • reducebykey(func) 将key相同的键值对，按照Function进行计算

  • sortbykey(ascending=True, numPartitions=None, keyfunc=<function RDD.>)Sorts this RDD, which is assumed to consist of (key, value) pairs.按照关键词排序，排完后函数操作

• action

  • 会触发之前的rdd所有的transformation
  • 获取最终的结果
  • collect 所有的结果都会加载到内存中
  • reduce将RDD中元素两两传递给输入函数，同时产生一个新的值，新产生的值与RDD中下一个元素再被传递给输入函数直到最后只有一个值为止。
  • fitst 第一个
  • take(num) 前n个
  • count()

• persist

  • 数据存储，可以存到内存，也可以是磁盘

3. spark-core 实战

详情见

4. spark集群架构

• Application

  用户自己写的Spark应用程序，批处理作业的集合。Application的main方法为应用程序的入口，用户通过Spark的API，定义了RDD和对RDD的操作。

• Client：客户端进程，负责提交作业到Master。

• Master（类比与ResourceManager）

  • Standalone模式中主控节点，负责接收Client提交的作业，管理Worker，并命令Worker启动Driver和Executor。

• Worker（类比于NodeManager）

  • Standalone模式中slave节点上的守护进程，负责管理本节点的资源，定期向Master汇报心跳，接收Master的命令，启动Driver和Executor。

• Driver（类比于ApplicationMaster）

  • 一个Spark作业运行时包括一个Driver进程，也是作业的主进程，负责作业的解析、生成Stage并调度Task到Executor上。包括DAGScheduler，TaskScheduler。
  • DAGScheduler： 实现将Spark作业分解成一到多个Stage，每个Stage根据RDD的Partition个数决定Task的个数，然后生成相应的Task set放到TaskScheduler中。
  • TaskScheduler：实现Task分配到Executor上执行。
  • Stage：一个Spark作业一般包含一到多个Stage。
  • Task：一个Stage包含一到多个Task，通过多个Task实现并行运行的功能。

• Executor（类比于Container）：即真正执行作业的地方，一个集群一般包含多个Executor，每个Executor接收Driver的命令Launch Task，一个Executor可以执行一到多个Task。

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