spark学习笔记

一、Spark官方文档 - 中文翻译

http://www.cnblogs.com/BYRans/p/5292763.html#42

二、Spark入门实战系列

http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4699644.html

三、Spark入门实战系列--1.Spark及其生态圈简介

1、Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室（Algorithms, Machines, and People Lab）开发通用内存并行计算框架。Spark在2013年6月进入Apache成为孵化项目，迅速成为社区的热门项目，围绕着Spark推出了Spark SQL、Spark Streaming、MLLib和GraphX等组件，也就是BDAS（伯克利数据分析栈），这些组件逐渐形成大数据处理一站式解决平台。

Spark使用Scala语言进行实现，它是一种面向对象、函数式编程语言，能够像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集（Scala 提供一个称为 Actor 的并行模型，其中Actor通过它的收件箱来发送和接收非同步信息而不是共享数据，该方式被称为：Shared Nothing 模型）。在Spark官网上介绍，它具有运行速度快、易用性好、通用性强和随处运行等特点。

l运行速度快

Spark拥有DAG执行引擎，支持在内存中对数据进行迭代计算。官方提供的数据表明，如果数据由磁盘读取，速度是Hadoop MapReduce的10倍以上，如果数据从内存中读取，速度可以高达100多倍。

l易用性好

 

Spark不仅支持Scala编写应用程序，而且支持Java和Python等语言进行编写，特别是Scala是一种高效、可拓展的语言，能够用简洁的代码处理较为复杂的处理工作。

l通用性强

Spark生态圈即BDAS（伯克利数据分析栈）包含了Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLLib和GraphX等组件，这些组件分别处理Spark Core提供内存计算框架、SparkStreaming的实时处理应用、Spark SQL的即席查询、MLlib或MLbase的机器学习和GraphX的图处理，它们都是由AMP实验室提供，能够无缝的集成并提供一站式解决平台。

l随处运行

Spark具有很强的适应性，能够读取HDFS、Cassandra、HBase、S3和Techyon为持久层读写原生数据，能够以Mesos、YARN和自身携带的Standalone作为资源管理器调度job，来完成Spark应用程序的计算。

 

1.6.2 Spark常用术语

术语	描述
Application	Spark的应用程序，包含一个Driver program和若干Executor
SparkContext	Spark应用程序的入口，负责调度各个运算资源，协调各个Worker Node上的Executor
Driver Program	运行Application的main()函数并且创建SparkContext
Executor	是为Application运行在Worker node上的一个进程，该进程负责运行Task，并且负责将数据存在内存或者磁盘上。 每个Application都会申请各自的Executor来处理任务
Cluster Manager	在集群上获取资源的外部服务 (例如：Standalone、Mesos、Yarn)
Worker Node	集群中任何可以运行Application代码的节点，运行一个或多个Executor进程
Task	运行在Executor上的工作单元
Job	SparkContext提交的具体Action操作，常和Action对应
Stage	每个Job会被拆分很多组task，每组任务被称为Stage，也称TaskSet
RDD	是Resilient distributed datasets的简称，中文为弹性分布式数据集;是Spark最核心的模块和类
DAGScheduler	根据Job构建基于Stage的DAG，并提交Stage给TaskScheduler
TaskScheduler	将Taskset提交给Worker node集群运行并返回结果
Transformations	是Spark API的一种类型，Transformation返回值还是一个RDD， 所有的Transformation采用的都是懒策略，如果只是将Transformation提交是不会执行计算的
Action	是Spark API的一种类型，Action返回值不是一个RDD，而是一个scala集合；计算只有在Action被提交的时候计算才被触发。