Spark学习笔记1：Spark概览
Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台
笔记1简单介绍了Spark以及Spark的各种组件
Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、Spark MLlib等
Spark学习笔记2：RDD编程
一个简单的单词计数的例子来开始介绍RDD编程
Spark对数据的操作无外乎创建RDD，转化已有RDD以及调用RDD操作进行求值
RDD编程：
1、创建RDD的两种方法
A、SparkContext.textFile()用来读取文本文件作为一个字符串RDD
B、把程序中一个已有的集合传给SparkContext的parallelize()方法
2、RDD操作：转化操作和行动操作
常见转化操作有：
- map()操作用于接收一个函数，把这个函数用于RDD中的每个元素，将函数的返回结果作为结果RDD中对应元素的值。如 val counts = words.map(word =>(word,1)) 将每一个单词单词映射成键值对。
- filter()接受函数，将RDD中满足该函数的元素放入新的RDD中返回。
- flatMap()被分别应用到输入RDD的每个元素上，返回的是一个包含各个迭代器可访问的所有元素的RDD。可以用于将输入的字符串切分成单词。
- 集合操作：distinct() 生成只包含不同元素的新RDD, union(other)返回一个包含两个RDD中所有元素的RDD , intersection(other)只返回两个RDD中都有的元素，subtract(other)返回只存在于第一个RDD而不存在于第二个RDD中的元素，cartesian(other)笛卡儿积，返回所有可能的(a,b)对，a,b分别来自两个不同的RDD。
常见的行动操作有：
- count()用来返回计数结果
- take(n)用来收集RDD中的n个元素
- collect()用来获取整个RDD中的元素
- reduce()用来接收一个函数作为参数，这个函数要操作两个相同元素类型的RDD数据并返回一个同样类型的新元素。 如 val sum = rdd.reduce( (x,y) => x+ y ) 用于计算输入集合中元素的和。
- fold() 和reduce()的区别是需要指定一个初始值作为每个分区第一次调用的结果。如 val sum = rdd.fold(1)(_ + _)
- aggregate()函数不同于fold()和reduce()，不要求返回值类型必须与所操作的RDD类型相同，使用aggregate()时需要提供返回类型的初始值。
持久化缓存
Spark在每次调用行动操作时都会重算RDD以及它的所有依赖，为了避免多次计算同一个RDD，可以让Spark对数据进行持久化
使用persist()用来把数据以序列化的形式缓存，默认情况下会缓存在JVM的堆空间中
unpersist()用于手动把持久化的RDD从缓存中移除
- count()用来返回计数结果
- take(n)用来收集RDD中的n个元素
- collect()用来获取整个RDD中的元素
- reduce()用来接收一个函数作为参数，这个函数要操作两个相同元素类型的RDD数据并返回一个同样类型的新元素。 如 val sum = rdd.reduce( (x,y) => x+ y ) 用于计算输入集合中元素的和。
- fold() 和reduce()的区别是需要指定一个初始值作为每个分区第一次调用的结果。如 val sum = rdd.fold(1)(_ + _)
- aggregate()函数不同于fold()和reduce()，不要求返回值类型必须与所操作的RDD类型相同，使用aggregate()时需要提供返回类型的初始值。使用aggregate()计算RDD平均值如下：
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