Spark粗略总结，后面会排版更新

1.spark简介

spark是一种专门为大规模数据处理而设计的 快速通用的计算引擎。

2.与mapreduce的对比

spark在计算过程中产生的中间输出结果是保存在内存中的

spark一般情况下比mapreduce快十倍，在迭代计算（机器学习中的逻辑回归）的时候可以快100倍

3.spark速度快的原因

（1）基于内存计算，也就是中间输出结果保存在内存中

（2）DAG有向无环图可以切分任务执行的先后顺序

4.运行模式

（1）local（2）standalone（3）yarn（4）mesos

5.RDD（弹性分布式数据集）的五大特性

（1）RDD是由一系列patition组成的

（2）函数是作用在patition上的

（3）RDD之间具有依赖关系

（4）分区器是作用在具有K,V格式的RDD上的

（5）RDD提供一系列的最佳计算位置，移动计算不移动数据

6.什么是K,V格式的RDD

RDD中存储的都是二元组对象

7.RDD的弹性如何体现

patition的个数和大小可以改变，没有限制，而RDD又是由一系列的patition组成的

8.RDD的容错如何体现

RDD之间具有依赖关系，可以通过上一个RDD重新计算出RDD

9.RDD的分布式的体现

patition是分布式的在不同的节点上的，RDD由一系列的patition组成

10.RDD的API代码流程

（1）创建一个SparkConf对象

（2）创建一个SparkContext对象，并传入参数conf

（3）基于Spark创建一个RDD对象

（4）应用程序中要有action行动算子来触发Transformations转换算子的执行

（5）关闭Spark上下文对象