Spark是什么？
Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，是一种开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点。
Spark不同于MapReduce的是，Spark的Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。
Spark 主要有三个特点 ：
首先，高级 API 剥离了对集群本身的关注，Spark 应用开发者可以专注于应用所要做的计算本身。
其次，Spark 很快，支持交互式计算和复杂算法。
最后，Spark 是一个通用引擎，可用它来完成各种各样的运算，包括 SQL 查询、文本处理、机器学习等，而在 Spark 出现之前，我们一般需要学习各种各样的引擎来分别处理这些需求。
总结一下：从各种方向上（比如开发速度和运行速度等）来看，Spark都优于Hadoop MapReduce；同时，Spark还提供大数据生态的一站式解决方案。因此，学会使用Spark刻不容缓。
目录
Spark生态圈
Spark运行架构
Spark运行模式
Spark的Job执行流程
Spark编程模型之RDD
Spark使用的简单Demo
Spark生态圈
首先，我们先来看一下整个Spark的生态圈，都有哪些功能。
下图很好的说明了整个Spark的层级之间，以及同级之间的关系。（注意，此图有些老，一些名称已经不再使用）
从下往上看，分别是：
数据层：Spark可以运行在众多底层的数据模型中，比如HDFS、HBASE、Amazon s3等
资源调度层：这一层是Spark的四种运行模式，包括一种本地模式local，和三种集群模式Standalone，Mesos，Yarn。
计算层：这一层是Spark的核心层，Spark Core；其计算模型基于RDD（弹性分布式数据集）
应用层：这一部分提供了基于Spark Core的高级应用，如用于交互式查询的SparkSQL（即图中的shark），用于流式处理的Spark Streaming，用于机器学习的MLlib和用于图计算的GraphX等。
下图展示的是目前的Spark的生态圈及组件。
Spark运行架构
凡是用于大数据处理的，几乎都是主从模式(master/slave)，Spark也不例外。
Spark的主节点，被称之为Driver，其控制着整个Spark程序的应用上下文：SparkContext。
Spark的从节点，称为Executor，负责执行具体的任务。
简单解释一下上图：
1 首先Driver会创建一个SparkContext，然后和集群资源的管理者Cluster Manager进行通信，申请资源。
2 Cluster Manager会根据实际情况将合适的Worker节点分配给Spark，作为Executor使用。
3 Driver和各Executor建立连接，生成DAG图，划分Stage，进行Task调度；Executor则负责具体的Task执行。
Spark运行模式
Spark的运行模式往粗了说，就只有两种：用于测试和学习的本地模式，和用于实际生产的集群模式。细分一下，集群模式主要分为Standalone，Spark on Memos，Spark on Yarn三种方式。当然还有更细的划分方式，不过我们此处就不讨论了，所以我们主要介绍下面的四种方式。
本地模式
一般是指“Local[N]”模式，其使用N个线程来进行主从模拟。不需要进行额外的参数配置，安装好Spark之后，默认启动的就是这种模式。
其操作全为单机完成，主要用于学习和功能测试。
Standalone
这里需要构建一个由Master+Slave构成的Spark集群，Spark运行在集群中。
这种模式是指利用Spark自己原生的master作为Cluster Manager来管理集群资源。这里需要注意的是，master并不是driver。master只担任资源管理调度等方面的工作，具体的Task调度还是由driver完成。
Spark on Memos
Spark客户端直接连接Mesos，不需要额外构建Spark集群，这种模式利用Memos的调度机制来管理集群。
Spark on Yarn
Spark客户端直接连接Yarn，不需要额外构建Spark集群，这种模式是指利用Yarn的调度机制来管理集群，即上图中的spark运行架构中的Cluster Manager为Resource Manager。
需要补充的一点是，几种集群模式中，都有两种细分的方式，这里以Standalone为例。
Standalone Client模式（集群）
该模式运行与集群之上，使用这种模式的时候，Master进程做为cluster manager，SparkSubmit做为Client端和运行driver程序；Worker进程用来作为Executor。
Standalone Cluster模式（集群）
该模式也是运行于集群之上，使用这种模式的时候，Client端的SparkSubmit进程会在提交任务之后退出，Client不再负责运行driver程序；Master会在集群中选择一个Worker进程生成一个子进程DriverWrapper来启动driver程序；同时因为DriverWrapper 进程会占用Worker进程的一个core，所以同样的资源下配置下，会比Standalone Client模式，少用1个core来参与计算。
总结一下：Client模式中，Client提交任务之后，会作为Spark程序的driver，仍然和集群保持连接；而Cluster模式中，Client提交任务之后就退出，由集群中的某个节点担任driver，也可以简单理解为后台模式。
Spark执行流程（Job的执行流程）
整个Spark执行任务，可以分为以下四个部分：
Driver端：
1 生成逻辑查询计划
2 生成物理查询计划
3 任务调度
Executor端
4 任务执行
整个流程的简图可以参照下图：
如果对上面的流程有疑惑的话，可以这么考虑：
Driver端：
1 生成逻辑查询计划：这一步主要是根据我们对RDD的操作，比如map，join，reduce等操作，来设定RDD的查询依赖关系。
2 生成物理查询计划：根据上一步的逻辑图和数据实际分布的情况，生成整个任务实际执行的调度图（DAG图）。
3 任务调度：根据第二步生成的DAG图，进行具体的任务调度。
Executor端
4 任务执行：Executor执行具体的任务
详细的Job执行的流程图，如下：
Spark编程模型之RDD（resilient distributed dataset）
RDD定义
RDD，弹性分布式数据集，是Spark中的数据抽象模型和编程模型，本质上是一种抽象的特殊集合 。
RDD的特点是支持多种数据来源 ‚ 有容错机制 ‚ 可以被缓存 ‚ 支持并行操作等。
在逻辑上，一个RDD代表一个数据集。而在物理上，同一个RDD里的数据可能分布在不同的节点。
下图表示一个RDD在物理上跨节点的分布情况。
RDD创建
#RDD主要有三种方式创建
1 通过内存中的数据创建（比如内存中的数组，适合学习测试使用）
val seq=Seq(1,2,3)
val rdd=sc.makeRDD(seq)
2 通过外部数据集创建（如HDFS数据集，一般用在生产环境）
val rdd=sc.textFile("test.txt")
3 通过其他RDD转换而来（RDD transformation）
val childRdd=rdd.map(func)
RDD操作
RDD的操作分为两种：Transformation（转换）操作和Action（执行）操作。其中，转换操作会生成一个新的RDD，但这种操作是惰性的，并不会立即执行，而是生成了RDD间的相互依赖关系；执行操作一般是“写”操作，“写”到driver的collect()、take()和写到文件的save()等，或者立刻需要返回结果的count()等函数；执行操作都是立即执行的。
Transformation
1 将一个RDD转化成一个新的RDD
2 保存RDD间的依赖关系，生成DAG图
3 惰性操作，不会立刻执行
Action
1 触发任务的执行
RDD依赖关系
上面已经说到，RDD可以由RDD转换而来，这样就形成了RDD之间的相互依赖关系。根据RDD在实际执行中的表现，可以将RDD间的依赖关系分为以下两种：
窄依赖：每个父RDD的一个Partition最多被子RDD的一个Partition所使用
宽依赖：每个父RDD的一个Partition会被多个子RDD的Partition所使用
简单来说，窄依赖就是父子的一对一或者多对一关系，宽依赖就是父子的一对多关系。Job执行时，当窄依赖失败时，只需要重算对应的父RDD就可以了；而当宽依赖失败的时候，需要重算所有对应的父RDD，而重算的父RDD中，会有一些是无效的；同时，宽依赖一般会跨节点，产生大量的shuffle过程，所以要尽量减少宽依赖。
RDD的宽依赖：stage的划分
那么，RDD的宽窄依赖有什么用呢？上面也说过，知道什么是宽依赖，并且知道宽依赖是性能瓶颈，有助于我们优化程序的执行。
其次，RDD的宽依赖，也是stage的划分依据，如下图所示：
Spark使用的简单Demo
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