Spark 基础
Apache Spark™ is a unified analytics engine for large-scale data processing.
ApacheSpark™是用于大规模数据处理的统一分析引擎。
ClusterManager：在Standalone模式中即为Master（主节点），控制整个集群，监控Worker。在YARN模式中为资源管理器。
Driver：运行Application的main（）函数并创建SparkContext。
Worker：从节点，负责控制计算节点，启动Executor或Driver。在YARN模式中为NodeManager，负责计算节点的控制
Executor：执行器，在worker node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Executors。
SparkContext：整个应用的上下文，控制应用的生命周期
在这个大规模数据处理 的基础数据结构。
RDD：Spark的基本计算单元，一组RDD可形成执行的有向无环图RDD Graph
什么是 RDD
全称叫做弹性分布式数据集(Resilient Distributed Datasets)，它是一种分布式的内存抽象，表示一个只读的记录分区的集合，它只能通过其他RDD转换而创建。
特点：
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分区
如上图所示，RDD逻辑上是分区的，每个分区的数据是抽象存在的，计算的时候会通过一个compute函数得到每个分区的数据。
如果RDD是通过已有的文件系统构建，则compute函数是读取指定文件系统中的数据
如果RDD是通过其他RDD转换而来，则compute函数是执行转换逻辑将其他RDD的数据进行转换
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只读
如下图所示，RDD是只读的，要想改变RDD中的数据，只能在现有的RDD基础上创建新的RDD。
RDD 表示只读的分区的数据集，对RDD进行改动，只能通过RDD的转换操作，由一个RDD得到一个新的RDD，新的RDD包含了从其他RDD衍生所必需的信息。
由一个RDD转换到另一个RDD，可以通过丰富的操作算子实现，不再像MapReduce那样只能写map和reduce了，如下图所示。
RDD的操作算子包括两类，一类叫做transformations，它是用来将RDD进行转化，构建RDD的血缘关系；另一类叫做actions，它是用来触发RDD的计算，得到RDD的相关计算结果或者将RDD保存的文件系统中。下图是RDD所支持的操作算子列表。
Transformation返回值还是一个RDD。它使用了链式调用的设计模式，对一个RDD进行计算后，变换成另外一个RDD，然后这个RDD又可以进行另外一次转换。这个过程是分布式的
Action返回值不是一个RDD。它要么是一个Scala的普通集合，要么是一个值，要么是空，最终或返回到Driver程序，或把RDD写入到文件系统中
Transformations转换操作，返回值还是一个 RDD，如 map、 filter、 union；
Actions行动操作，返回结果或把RDD持久化起来，如 count、 collect、 save。
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依赖
RDDs之间存在依赖，RDD的执行是按照血缘关系延时计算的。如果血缘关系较长，可以通过持久化（checkpoint）RDD来切断血缘关系。
通过RDDs之间的这种依赖关系，一个任务流可以描述为DAG(有向无环图)，如下图所示，在实际执行过程中宽依赖对应于Shuffle(图中的reduceByKey和join)，窄依赖中的所有转换操作可以通过类似于管道的方式一气呵成执行(图中map和union可以一起执行)。
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缓存
如果在应用程序中多次使用同一个RDD，可以将该RDD缓存起来，该RDD只有在第一次计算的时候会根据血缘关系得到分区的数据，在后续其他地方用到该RDD的时候，会直接从缓存处取而不用再根据血缘关系计算，这样就加速后期的重用。如下图所示，RDD-1经过一系列的转换后得到RDD-n并保存到hdfs，RDD-1在这一过程中会有个中间结果，如果将其缓存到内存，那么在随后的RDD-1转换到RDD-m这一过程中，就不会计算其之前的RDD-0了。
缓存方法： cache，persist
优先位置（preferred location）
每个分片的优先计算位置，Spark在进行任务调度的时候，会尽可能滴将计算任务分配到所需数据块的存储位置，满足“移动计算优先移动数据”的理念。
RDD 持久化（checkpoint）
虽然RDD的血缘关系天然地可以实现容错，当RDD的某个分区数据失败或丢失，可以通过血缘关系重建。但是对于长时间迭代型应用来说，随着迭代的进行，RDDs之间的血缘关系会越来越长，一旦在后续迭代过程中出错，则需要通过非常长的血缘关系去重建，势必影响性能。
为此，RDD支持checkpoint将数据保存到持久化的存储中，这样就可以切断之前的血缘关系，因为checkpoint后的RDD不需要知道它的父RDDs了，它可以从checkpoint处拿到数据。
小结
RDD 的属性特征：分区、函数、依赖、优先位置、分区策略；
RDD 缓存：持久化等级、主动持久化、自动持久化；
RDD 的操作：Transformation、Action；
RDD 依赖：窄依赖、宽依赖。
