MR有什么问题？
调度慢，启动map、 reduce太耗时
计算慢，每一步都要保存中间结果落磁盘
API抽象简单，只有map和reduce两个原语
缺乏作业流描述，一项任务需要多轮mr
什么是spark？
– 也是一个分布式的并行计算框架
– spark是下一代的map-reduce，扩展了mr的数据处理流程。
– executor都是装载在container里运行，container默认内存是
1G（参数yarn.scheduler.minimum-allocation-mb定义）
– executor分配的内存是executor-memory，向YARN申请的内
存是executor-memory * num-executors。
– AM在Spark中叫driver，AM向RM申请的是executor资源，当分配完资源后，executor启动后，由spark的AM向executor分配task，分配多少task、分配到哪个executor由AM决定，可理解为spark也有个调度过程，这些task都运行在executor的坑里
– Executor有线程池多线程管理这些坑内的task
Spark解决了什么问题？
– 最大化利用内存cache
– 中间结果放内存，加速迭代
– 某结果集放内存，加速后续查询和处理，解决运行慢的问题
– 完整作业描述
– 将用户的整个作业穿起来。关键是这3行。 可以立即解释。不像mr那样，需要实现多个map和reduce脚
本，解决MR缺乏作业流描述问题
一个作业中描述完整的APP作业流
多语言SDK支持：Scala、 java、 python
spark的安装
…
验证Spark
本地模式：
– ]# ./bin/run-example SparkPi 10 --master local[2]
集群模式 Spark Standalone：
– ]# ./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master spark://master:7077
lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.0.jar 100
集群模式 Spark on Yarn 集群上yarn-cluster模式：
– ]# ./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master yarn-cluster lib/sparkexamples-1.6.0-hadoop2.6.0.jar 10
Spark standalone vs. Spark on Yarn
Spark standalone：独立模式，类似MapReduce 1.0所采取的模式，完全由内部实现容错性和资源管理
Spark on Yarn：让Spark运行在一个通用的资源管理系统之上，这样可以与其他计算框架共享资源
Yarn Client vs. Spark Standlone vs. Yarn Cluster
Yarn Client：适用于交互与调试
– Driver在任务提交机上执行
– ApplicationMaster只负责向ResourceManager申请executor需要的资源
– 基于yarn时，spark-shell和pyspark必须要使用yarn-client模式
Yarn Cluster：适用于生产环境
Yarn（通用）
– Master/Slave结构
RM：全局资源管理器，负责系统的资源管理和分配
NM：每个节点上的资源和任务管理器
AM：每个应用程序都有一个，负责任务调度和监视，并与RM调度器协商为任务获取资源
Standalone（Spark自带）
– Master/Slave结构
Master：类似Yarn中的RM
Worker：类似Yarn中的NM
spark和mapreduce作业之间的区别
Hadoop中：
– 一个MapReduce程序就是一个job，而一个job里面可以有一个或多个Task，Task又可以区分为Map Task和Reduce Task
– MapReduce中的每个Task分别在自己的进程中运行，当该Task运行完时，进程也就结束
Spark中：
– Application：spark-submit提交的程序
– Driver：完成任务的调度以及和 executor和 cluster manager进行协调
– Executor：每个Spark executor作为一个YARN容器
(container)运行
– Job：和MR中Job不一样。 MR中Job主要是Map或者Reduce Job。而Spark的Job其实很好区别，一个action算子就算一个Job，比方说count，first等
– Task：是Spark中最新的执行单元。 RDD一般是带有partitions的，每个partition在一个executor上的执行可以认为是一个Task
– Stage：是spark中独有的。一般而言一个Job会切换成一定数量的stage。各个stage之间按照顺序执行
Spark中：
– Application：由一个driver program和多个job构成
– Job：由多个stage组成
– Stage：对应一个taskset
– Taskset：对应一组关联的相互之间没有shuffle依赖关系的task组成
– Task：任务最小的工作单元
Driver Program：
– （驱动程序）是Spark的核心组件
– 构建SparkContext（Spark应用的入口，创建需要的变量，还包含集群的配置信息等）
– 将用户提交的job转换为DAG图（类似数据处理的流程图）
– 根据策略将DAG图划分为多个stage，根据分区从而生成一系列tasks
– 根据tasks要求向RM申请资源
– 提交任务并检测任务状态
Executor：
– 真正执行task的单元，一个Work Node上可以有多个Executor
Scala语言
Spark源码由Scala语言开发
变量定义：有两种变量val和var
val 类似于Java里的final变量。一旦初始化后就不能再赋值。
var 如同Java里面的非final变量。 var可以在它生命周期中被多次赋值。
与Java不同的是类型声明在变量后面，用一个” :” 分隔，如果没有指定变量类型，编译器将会自动推断。
注意：当val被声明为lazy时，它的初始化将被推迟，直到首次取用它的值。
支持的数据类型：
复合类型：
– 数组（Array）、列表（List）、元组（Tuple）、集合（Set）、映射（Map）