Spark简介

什么是Spark?

Spark 是基于内存计算的通用大规模数据处理框架

Spark已经融入了Hadoop生态系统，可支持的作业类型和应用场景比MapReduce更为广泛，并且具备了MapReduce所有的高容错性和高伸缩性特点。

为什么会诞生Spark

并不是所有的问题都可以简单的分解成Map和Reduce两步模型处理

Mapreduce 缺点

1、 延迟高： 不适合交互式SQL分析

2、 迭代计算力不从心：斐波那契数列

3、 流式数据处理： 统计网站的PV、UV数据

Spark

一站式解决：

离线批处理

流式计算

在线实时分析

Spark为何快

MapReduce会将中间结果输出到本地磁盘：例如Shuffle过程Map的中间结果

有多个MapReduce任务串联时，依赖HDFS存储中间结果的输出对磁盘的IO操作太频繁

例如：hive

Spark 尽可能减小中间结果写入磁盘，尽可能减少不必要的Sort/Shuffle 反复用到的数据进行Cache 对于DAG进行高度的优化、划分不同的Stage ，使用延迟计算技术。

弹性分布式数据集RDD

Spark 将数据缓存在分布式内存中

如何实现？rdd

Spark的核心

分布式内存抽象

提供一个高度受限的共享内存模型

逻辑上集中但是物理上是存在在集群的多台机器上

RDD属性和特点

只读

通过HDFS或者其它持久化系统创建RDD

通过transformation将父RDD转化得到新的RDD

RDD 上保存着前后的之间的依赖关系

Partition

基本组成单位，RDD在逻辑上按照Partition分块

分布在各个节点上

分片数量决定并行计算的粒度

RDD中保存如何计算每一个分区的函数

容错

失败自动重建

如果发生部分分区数据丢失，可以通过依赖关系重新计算

Spark编程模型

1、 对于RDD有四种类型的算子

Create：

SparkContext.textFile()

SparkContext.parallelize()

Transformation

作用于一个或者多个RDD，输出转换后的RDD

例如：map，filter,groupby

Action:

会触发Spark提交作业，并将结果返回Diver Program

例如：reduce,countByKey

Cache:

cache 缓存

persist持久化

惰性运算 遇到Action时才会真正的执行