Spark基础概况

            最近本人对各种分布式计算平台研究的比较火热，上周的时间简单了了解了Storm的用法，今天马不停蹄的开始了新的学习。同样是非常流行的分布式平台，Spark，跟Hadoop属于同类型的。Spark和Storm一样，作为最近才刚刚开源出来的一个项目，学习的资料相当少，大家都还在学习阶段，所以，我目前的学习的情况也只是限于比较粗糙的学习。

             Spark是一个开源的通用并行分布式计算框架，由加州大学伯克利分校的AMP实验室开发，支持内存计算，(Spark也是以此出名的)，多迭代批量处理，即席查询，流处理，和图计算等多种范式。Spark内存计算框架适合各种迭代算法和交互式数据分析，能够提升大数据处理的实时性和准确性。

            学习Spark的第一步当然是安装Spark，在安装Spark的之前，必须从github上获取一个Spark的源码版本。Spark提供了基本源码包，和已经编译好的压缩包，如果笔友想要更深入的学习Spark，推荐自己下载源码进行编译。Spark将HDFS作为数据存储的介质，所以说，Spark为了和HDFS有交互，在编译源代码的时候，2者的代码版本需要一致。接下来就是部署Spark，部署Spark由很多方式:

(1).借助EC2上运行Spark，可能需要Amazon的账号

(2).用Chef部署Spark

(3).在Mesos上部署Spark

(4).用Yarn上部署Spark

(5).通过SSH部署Spark

在这些平台上的部署过程大同小异，具体细节就不说了，实话说，我也没有配置过。

        这里隆重介绍一个“Spark shell”的东西，他是一个特别适合快速开发Spark原型程序的工具，同样可以帮助我们熟悉Scala语言。Spark shell的用法很简单，比如可以用来加载一个文件，将指定的文件中的每行作为输入的内容，每行的内容将会作为一个RDD（

Resilient  Distributed Datasets分布式数据集）的一个数据单元加载Spark，（RDD在后面会频繁出现）。加载入Spark后，就可以进行一些Scala语句的处理了。下面是示例的加载文件的Scala代码:

scala> import spark.SparkFiles;
scala> val file = sc.addFile("spam.data");
scala> val inFile = sc.textFile(SparkFiles.get("spam.data"));

          Spark shell虽然说比较好用，但是在代码持久化方面有所局限，而且还不支持java语言，所以需要一些别的方法来构建Spark作业。有下面的一些工具方法可以构建一个Spark应用:

(1).sbt(simple build tool),一个流行的Scala构建工具

(2).用Maven构建Spark作业

(3).用其他工具构建Spark作业

      要想好好的利用Spark，光光构建一个spark应用还不够，还要能够提交你的作业，实时的与Spark进行系统交互。这需要我们起创建一个SparkContext实例，SparkContext的作用就是能够和Spark交互，并提交作业。用了SparkContext,就可以java语言的格式或是还是用Scala的方式。java和Scala共享了一些API，比如addJar(path)，用于提交作业用的。提交的jar为将要运行的作业所依赖的包，这个和Hadoop是一样的。后面还有许多Spark比较稍稍深入的内容，下次再更新。