Spark概述

1.什么是spark

** **spark是新一代轻量级大数据处理平台。

** 2.spark特点是什么？**

** 快速，易用，通用，随处运行，代码简洁。**

3.Spark与Hadoop MapReduce的对比：

   Hadoop MapReduce采用了多进程模型，而Spark采用了多线程模型

    Hadoop MapReduce基于磁盘，数据存放在HDFS中

    spark基于内存，数据存放在内存中。

4.什么是结构化数据与非结构化数据？

** 结构化数据：即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据。 **

  非结构化数据：不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据，包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。

5.Spark的应用场景是什么？

    （1）. Spark是基于内存的迭代计算框架，适用于需要多次操作特定数据集的应用场合。需要反复操作的次数越多，所需读取的数据量越大，受益越大，数据量小但是计算密集度较大的场合，受益就相对较小;

　　（2）. 由于RDD的特性，Spark不适用那种异步细粒度更新状态的应用，例如web服务的存储或者是增量的web爬虫和索引。就是对于那种增量修改的应用模型不适合：

　　（3）. 数据量不是特别大，但是要求实时统计分析需求。

6.认识Spark的生态圈

    现在Apache Spark已经形成一个丰富的生态圈，包括官方和第三方开发的组件或工具。Spark生态圈也称为伯克利数据分析线（Berkerley Data Analytics Stark，BDAS），由AMPLab打造，是致力于在算法（Algorithm），机器（Machine），人（People）之间通过大规模集成展现大数据应用的平台。

    Spark生态圈中重要组件的简要介绍如下：

    （1）Spark Core：Spark Core 是整个Spark生态系统的核心组件，是一个分布式大数据处理框架

    （2）BlinkDB：BlinkDB旨在提供快速的查询响应时间，同时保持较高的查询准确性。BlinkDB通过牺牲一定的查询准确性来实现低延迟的查询结果，这种权衡使得BlinkDB非常适用于需要快速响应的数据分析场景。

    （3）Spark SQL：Spark SQL 的前身是Shark，它发布时Hive 可以说是SQL on Hadoop 的唯一选择（Hive 负责将SQL 编译成可扩展的MapReduce 作业），鉴于Hive 的性能以及与Spark 的兼容，Shark 由此而生。

    （4）Spark Steaming：Spark Streaming 是一个对实时数据流进行高吞吐、高容错的流式处理系统，可以对多种数据源（如Kafka、Flume、Twitter 和ZeroMQ 等）进行类似Map、Reduce 和Join 等复杂操作，并将结果保存到外部文件系统、数据库或应用到实时仪表盘

    （5）MLBase：MLBase是Spark生态圈里的一部分，专门负责机器学习这块，学习门槛较低

    （6）GraphX：GraphX是一个分布式图处理框架，它是基于Spark平台提供对图计算和图挖掘简洁易用的而丰富的接口，极大的方便了对分布式图处理的需求

    （7）SparkR：

SparkR是一个R语言包，它提供了轻量级的方式使得可以在R语言中使用Apache Spark。在Spark 1.4中，SparkR实现了分布式的data frame，支持类似查询、过滤以及聚合的操作（类似于R中的data frames：dplyr)，但是这个可以操作大规模的数据集。

7.Spark运行架构与原理

    Spark运行架构主要由 **SparkContext、Cluster Manager和Worker** 组成，其中ClusterManager负责整个集群的统一资源管理，Worker节点中的Executor是应用执行的主要进程，内部含有多个Task线程以及内存空间.

    （1）客户端：用户提交作业的客户端。

    （2）Driver：运行Application的main()函数并创建SparkContext。

    （3）SparkContext：整个应用的上下文，控制应用的生命周期。

    （4）ClusterManager：资源管理器，即在集群上获取资源的外部服务，目前主要有Standalone（Spark原生的资源管理器）和YARN（Hadoop集群的资源管理器）。

    （5）SparkWorker：集群中任何可以运行应用程序的节点，运行一个或多个Executor进程。

    （6）Executor：执行器，在Spark Worker上执行任务的组件、用于启动线程池运行任务。每个Application拥有独立的一组Executor。

    （7）Task：被发送到某个Executor的具体任务

8.Spark作业运行流程

    Spark有3种运行模式，即Standalone，YARN和Mesos。

    （1） **Standalone模式**： Standalone模式是Spark自带的一种集群模式，不同于前面本地模式启动多个进程来模拟集群的环境，Standalone模式是真实地在多个机器之间搭建Spark集群的环境，完全可以利用该模式搭建多机器集群，用于实际的大数据处理。

    Stand alone 是完整的spark运行环境，其中 Master 角色以Master进程存在，worker角色以worker进程存在，Driver角色在运行时存在于Master进程内，Executor运行于Worker进程内

** Standalone模式运行流程：**

（2）**YARN模式**：YARN模式根据Driver在集群中的位置又分为两种，一种是YARN-Client模式（YARN客户端模式），另一种是YARN-Cluster模式（YARN集群模式）。

 ** yarn-cluster**运行流程：

 ** yarn-client**运行流程：

9.了解Spark核心数据集****RDD

    RDD（ResilientDistributedDatasets弹性分布式数据集），可以简单的把RDD理解成一个提供了许多操作接口的数据集合，和一般数据集不同的是，其实际数据分布存储于一批机器中（内存或磁盘中）。

** 转换算子和行动算子**

** Spark RDD转换和操作示例 **：

宽依赖与窄依赖 ：

窄依赖：表现为一个父RDD的分区对应于一个子RDD的分区或者多个父RDD的分区对应于一个子RDD的分区。

宽依赖：表现为存在一个父RDD的一个分区对应一个子RDD的多个分区。

RDD Stage划分：

** **Stage划分的依据是：