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Spark发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的集群计算平台。它立足
于内存计算。从多迭代批量处理出发，兼收并蓄数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式。
特点：
1、轻
Spark 0.6核心代码有2万行，Hadoop1.0为9万行，2.0为22万行。
2、快
Spark对小数据集能达到亚秒级的廷迟，这对于Hadoop MapReduce是无法想象的（因为”心跳”间隔机制，仅任务启动就有数秒的延迟）
3、灵
在实现层，它完美演绎了Scala trait动态混入策略（如可更换的集群调度器、序列化库）；
在原语层，它同意扩展新的数据算子、新的数据源、新的language bindings(Java和Python)。
在范式层，Spark支持内存计算、多迭代批星处理、流处理和图计算等多种范式。
4、巧
巧在借势和借力。
Spark借Hadoop之势，与Hadoop无缝结合。
1、Hadoop数据抽取运算模型
数据的抽取运算基于磁盘，中间结果也是存储在磁盘上。MR运算伴随着大量的磁盘IO。
2、Spark则使用内存取代了传统HDFS存储中间结果
第一代的Hadoop全然使用hdfs存储中间结果，第二带的Hadoop增加了cache来保存中间结果。而Spark则是基于内存的中间数据集存储。能够将Spark理解为Hadoop的升级版本号，Spark兼容了Hadoop的API，而且能够读取Hadoop的数据文件格式，包含HDFS，Hbase等。
1、SparkContext连接到Master，向Master注冊并申请资源（CPU Core 和Memory）
2、Master依据SparkContext的资源申请要求和worker心跳周期内报告的信息决定在哪个worker上分配资源。然后在该worker上获取资源，然后启动StandaloneExecutorBackend。
3、StandaloneExecutorBackend向SparkContext注冊。
4、SparkContext将Applicaiton代码发StandaloneExecutorBackend；而且SparkContext解析Applicaiton代码，构建DAG图。并提交给DAG Scheduler分解成Stage（当碰到Action操作时，就会催生Job。每个Job中含有1个或多个Stage，Stage一般在获取外部数据和shuffle之前产生）。然后以Stage（或者称为TaskSet）提交给Task Scheduler，
Task Scheduler负责将Task分配到对应的worker，最后提交给StandaloneExecutorBackend执行；
5、StandaloneExecutorBackend会建立executor 线程池。開始执行Task，并向SparkContext报告。直至Task完毕。
6、全部Task完毕后。SparkContext向Master注销。释放资源。
1、用户通过bin/spark-submit（ Spark1.0.0 应用程序部署工具spark-submit）或 bin/spark-class 向YARN提交Application。
2、RM为Application分配第一个container，并在指定节点的container上启动SparkContext。
3、SparkContext向RM申请资源以执行Executor。
4、RM分配Container给SparkContext，SparkContext和相关的NM通讯，在获得的Container上启动StandaloneExecutorBackend，StandaloneExecutorBackend启动后，開始向SparkContext注冊并申请Task。
5、SparkContext分配Task给StandaloneExecutorBackend执行StandaloneExecutorBackend**执行Task**并向SparkContext汇报执行状况
6、Task执行完毕。SparkContext归还资源给RM，并注销退出。
RDD(Resilient Distributed Datasets)弹性分布式数据集，有例如以下几个特点：
1、它在集群节点上是不可变的、已分区的集合对象。
2、通过并行转换的方式来创建。如map, filter, join等。
3、失败自己主动重建。
4、能够控制存储级别（内存、磁盘等）来进行重用。
5、必须是可序列化的。
6、是静态类型的。
RDD本质上是一个计算单元。能够知道它的父计算单元。
RDD提供了四种算子：
1、输入算子：将原生数据转换成RDD，如parallelize、txtFile等
2、转换算子：最基本的算子，是Spark生成DAG图的对象。
转换算子并不马上执行，在触发行动算子后再提交给driver处理，生成DAG图 –> Stage –> Task –> Worker执行。
按转化算子在DAG图中作用。能够分成两种：
窄依赖算子
输入输出一对一的算子，且结果RDD的分区结构不变，主要是map、flatMap；
输入输出一对一的算子，但结果RDD的分区结构发生了变化，如union、coalesce；
从输入中选择部分元素的算子。如filter、distinct、subtract、sample。
宽依赖算子
宽依赖会涉及shuffle类，在DAG图解析时以此为边界产生Stage。
对单个RDD基于key进行重组和reduce，如groupByKey、reduceByKey；
对两个RDD基于key进行join和重组。如join、cogroup。
3、缓存算子：对于要多次使用的RDD，能够缓冲加快执行速度，对关键数据能够採用多备份缓存。
4、行动算子：将运算结果RDD转换成原生数据，如count、reduce、collect、saveAsTextFile等。
1、初始化。构建SparkContext。
val ssc=new SparkContext(args(0),"WordCount",System.getenv("SPARK_HOME"),Seq(System.getenv("SPARK_EXAMPLES_JAR")))2、输入算子
val lines=ssc.textFlle(args(1))3、变换算子
val words=lines.flatMap(x=>x.split(" "))4、缓存算子
words.cache() //缓存5、变换算子
val wordCounts=words.map(x=>(x,1))
val red=wordCounts.reduceByKey((a,b)=>{a+b})6、行动算子
red.saveAsTextFile("/root/Desktop/out")转换（transformation）从现有的数据集创建一个新的数据集
动作（actions）在数据集上执行计算后，返回一个值给驱动程序
比如。map就是一种转换，它将数据集每个元素都传递给函数，并返回一个新的分布数据集表示结果。而reduce是一种动作。通过一些函数将全部的元素叠加起来，并将终于结果返回给Driver程序。（只是另一个并行的reduceByKey。能返回一个分布式数据集）
Spark中的全部转换都是惰性的，也就是说，他们并不会直接计算结果。相反的。它们仅仅是记住应用到基础数据集（比如一个文件）上的这些转换动作。仅仅有当发生一个要求返回结果给Driver的动作时，这些转换才会真正执行。这个设计让Spark更加有效率的执行。
比如我们能够实现：通过map创建的一个新数据集，并在reduce中使用，终于仅仅返回reduce的结果给driver，而不是整个大的新数据集。
默认情况下，每个转换过的RDD都会在你在它之上执行一个动作时被又一次计算。
只是。你也能够使用persist(或者cache)方法，持久化一个RDD在内存中。
在这样的情况下，Spark将会在集群中。保存相关元素。下次你查询这个RDD时。它将能更高速訪问。
在磁盘上持久化数据集或在集群间复制数据集也是支持的。
Spark中支持的RDD转换和动作
注意：
有些操作仅仅对键值对可用，比方join。
另外。函数名与Scala及其它函数式语言中的API匹配，比如，map是一对一的映射，而flatMap是将每个输入映射为一个或多个输出（与MapReduce中的map相似）。
除了这些操作以外，用户还能够请求将RDD缓存起来。而且。用户还能够通过Partitioner类获取RDD的分区顺序，然后将另一个RDD依照相同的方式分区。有些操作会自己主动产生一个哈希或范围分区的RDD，像groupByKey，reduceByKey和sort等。
第一阶段记录变换算子序列、增带构建DAG图。
第二阶段由行动算子触发，DAGScheduler把DAG图转化为作业及其任务集。Spark支持本地单节点执行（开发调试实用）或集群执行。对于集群执行，客户端执行于master带点上，通过Cluster manager把划分好分区的任务集发送到集群的worker/slave节点上执行。
配置
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原文地址：http://www.cnblogs.com/bhlsheji/p/5153108.html
