Spark学习笔记--Spark基础知识

1、RDD表示分布在多个计算节点上的可以并行操作的元素集合，是spark主要的变成抽象。 Spark Streaming 是 Spark 提供的对实时数据进行流式计算的组件 Spark是一个用于集群计算的通用计算框架，因此被应用于各种各样的应用程序
2、从上层来看，每个saprk应用都有一个驱动器程序（driver programmer）来发起集群上的各种并行操作。 驱动器程序通过一个SparkContext对象来访问Spark。这个对象代表对计算集群的一个连接。在shell启动时已经自动创建了一个SparkContext对象。
3、一旦有了SparkContext，你就可以用它来创建RDD。 要执行这些操作，启动器程序一般要管理多个执行器（executor）节点。
4、一旦完成了应用于Spark的链接，接下来就是需要在你的程序中导入Spark包并创建SparkContext。可以先通过SparkConf对象来配置你的应用，然后基于这个SparkConf创建一个SparkContext对象。
5、创建SparkConf的基本方法，传递两个参数：           1、集群URL：告诉Spark如何连接到集群上。           2、应用名：当连接到一个集群式，这个值可以帮助你在集群管理器的用户界面中找到你的应用。
     关闭Spark：调用SparkContext的stop（）方法。或直接退出应用。（system.exit（0）/sys.exit（））
6、在Spark中，对数据的所有操作不外乎是：  创建RDD、 转化已有的RDD、调用RDD操作进行求值
7、Spark中的RDD是一个不可变的分布式对象集合。每个RDD都被分为多个分区，这些分区运行在集群中的不同节点上。
8、Spark 提供了两种创建RDD的方式：  读取外部数据集、  在驱动器程序中对一个集合进行并行化。  （反斜杠)      转化操作返回的是RD， 行动操作返回的是其他数据类型。
9、当我们调用一个新的行动操作时，整个RDD都会从头开始计算。要避免这种行为，用户可以将中间结果持久化。
10、不应该把RDD看做存放着特定数据的数据集，最好把每个RDD当做我们通过转化操作构建出来的、记录如何计算数据的指令列表。
11、Spark的大部分转化操作和一部分行动操作，都需要依赖用户传递的函数来计算。      在Python中，有三种方式把函数传递给Spark：           1、传递比较短的函数时，可以使用lambda表达式来传递。           2、顶层函数           3、局部函数            使用传递函数时，要小心的是：Python会在你不经意间把函数所在的对象也序列化传出去。当你传递的对象是某个对象的成员，或者包含了某个对象中一个字段的引用时，Spark      就会将整个对象发到工作节点上。
12、常见的transformation和action操作      1、针对各个元素的转化操作：           1.1 ： map ： 接收一个函数，把这个函数用于RDD中的每一个元素，将函数的返回结果作为结果RDD中对应的一个元素=           1.2  ： filter :  接收一个函数，并将RDD中满足该函数的元素放入新的RDD中返回。           1.3  ： flatMap  ： 每个输入元素生成多个输出元素。      2、伪集合操作 ：      尽管RDD本身不是严格意义上的集合，但他也支持许多数学上的集合操作，比如合并和相交操作。           2.1  distinct ： 生成一个只包含不同元素的新RDD。需要注意：distinct（） 操作的开销很大，因为它需要将所有数据通过网络进行混洗（shuffle），以确保每个元素只有一份。           2.2  union ：返回一个包含两个RDD中所有元素的RDD。 若输入的RDD中有重复的数据，union操作也会包含这些重复的数据。           2.3  intersection ： 只返回两个RDD中都有的元素，intersecton（）在运行时会去掉所有重复的元素（单个RDD内重复元素也会一起移除）。 需要通过网络混洗来发现共有数据。           2.4  subtract  ： 接受另一个RDD作为参数，返回一个由只存在在第一个RDD而不存在第二个RDD中的所有元素组成的RDD。  需要数据混洗。              2.5 cartesian ： 返回所有可能的（a，b）对，其中a是源RDD中的元素，b是另一个RDD中的元素。      3、行动操作（action）           3.1  reduce ：            3.2  fold ：             fold 和reduce 都要求函数的返回值类型需要跟我们所操作的RDD中的元素的类型相同。           3.3  aggregate ：                 需要三个参数（ zeroValue, seqOp, combOp）  zeroValue ：返回类型的初始值，  seqOp：     combOp：           3.4 collect ： 将整个RDD内容返回。collect（）  要求所有数据都必须能一同放到单台机器的内存中。           3.5  take ： 返回RDD 中的n个元素， 并且尝试只访问尽量少的分区，因此该惭怍会得到一个不均衡的集合。 需要注意的是，这些操作返回元素的顺序与你预期的可能不一样。           3.6  top ; 从 RDD 中获取前几个元素。           3.7 foreach ： 对RDD 中的每个元素进行操作，而不需要把RDD发回本地。      4、有些函数只能用于特定类型的RDD，比如mean（）、 variance（） 只能在数值RDD上，而join（）只能在键值对RDD上。
13、持久化（缓存）      persist（）