Spark内核
RDD是基础,是spark中一个基础的抽象，是不可变的，比如我们加载进的数据RDD，如果想更改其中的内容是不允许的；分区的集合，可以并行来计算；RDD类中包含了很多基础的操作，例如map filter persist,RDD的数据是加载到内存中,使用persist可将内存中的数据持久化到磁盘中，也可以持久化到内存中。对RDD的一些算子操作放在PairRDDFunctions类中，比如groupByKey、join等
任何操作会通过隐式转换自动匹配任何类型的RDD
Resilient Distributed Dataset 弹性分布式数据集
每个RDD有五个主要的特性。RDD可以有副本，通过persist的方式持久化出副本。初始加载是没有副本的，初始加载到内存中只有一个。
五大特性（前3个特性每个RDD都有）
A list of partitions
每个RDD是由一组partition组成的
每个partition是在一个节点中连续的数据
在HDFS中存储的文件分为多个block块，每个block块对应一个partition
数据会遵循数据本地性，当spark使用HDFS中的数据文件时，文件的block在哪个节点，就会将该block加载到自身节点内存中，形成partition，供spark使用。
A function for computing each split
从数据的角度看一个partition对应一个split
并行计算如果对RDD进行map操作，会把map操作应用到每个partition上去
A list of dependencies on other RDDs
RDD会记着由谁产生，为了做容错，因为RDD是瞬时的转化，如果上个RDD存在，那么用上个RDD的数据接着计算，如果上个RDD不存在，那么再往前找
PairRDD依赖FilterRDD依赖HadoopRDD
RDD的生成在内存中，内存中的数据不稳定，如果宕机，数据就没了，spark会重算，spark是并行计算，partition：HadoopRDD-> FilterRDD ->PairRDD,如果计算过程中某条线出现了错误，那spark只会重新计算这条线，不会影响其他partition。
Optionally, a Partitioner for key-value RDDS
可对RDD重新进行分区，提高并行度，提高计算速度，分区多了，partition中的数据就少了，计算也就快了，有相应的算子。默认分区方式是对key取哈希取模，hash-partitioned，根据下游partition的数量，partition的数量是几就模几。
键值对的RDD可以自定义分区，所有RDD都可以进行分区
Optionally, a list of preferred locations to compute each split on
数据本地性
如果读HDFS中的block，一个block有三个副本，就有一个最优位置，但是如果读的是本地文件，就会随便放在某台spark节点，那么此选项就没用了
sc.textFile()将HDFS的数据封装到RDD，遵循数据本地性，HDFS中数据文件的block在哪台机器，就会加载到哪台机器的内存中。
partition是具体的概念，指在某个节点中连续的数据
RDD是抽象的概念
spark运行时
Driver：驱动程序，任务调度，发配当前的job任务，将任务切分为多个task，把task发到每个物理节点，task将每个物理节点的数据加载到对应机器的内存中，在内存中一条线的进行计算，将计算结果返回给驱动程序。不同的job，driver在不同机器上，这样才能做到分布式（mapreduce中的job）
流程示意
分布式文件系统（File system）--加载数据集
都是封装为RDD
transformations延迟执行—针对RDD的操作
所有操作都是针对RDD，每步转化成为算子操作
Action触发执行
碰到action就会将之前的代码封装为job，提交到集群中执行
代码示例
filter是transformation算子，延迟算子
count是action算子，立即执行。
碰到filter延迟算子，不先计算，碰到action算子会把前边的代码封装为job，提交到集群中进行运算。
errors.persist(); errors.cache();等价。
持久化在内存。如果RDD需要复用，需要持久化，以供后边代码使用。如果不持久化，那么计算http_errors时会重新计算之前的代码生成errors。
RDD是瞬时存在的状态，产生新的RDD，旧的RDD就没了。