basic spark or spark essentials(notes)

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• parallelized,lazily transform,cache(),actions
• 算子

算子是RDD中定义的函数，可以对RDD中的数据进行转换和操作。数据转化为Spark中的数据块，通过BlockManager进行管理。

1. Transformation: 
   1. value类：不触发提交作业，处理Value型数据
   2. Key-Value：不触发提交作业，处理（k,v）型数据
2. Action:　触发SparkContext提交Job作业

• KEY-VALUE

reduceByKey(func)=>(k,v) 对key一样的piar的value进行lambda

sortByKey() 

groupByKey()

• Use Case

1　　大量var的单一或迭代job　　只读table的lookup；ML里的vector计算

2　　job执行时有count事件

1. broadcast var
2. accumulators
   1. 只能被关联op加运算，提高parallel counters and sums，只有driver可读，task不能。
   2. 在action中每个task只能更新一次accm，而transformation中则不一定。transformation可能需要运行多次如果一个node很慢或失败。=>accum在transformation中只能用于debug
   3. def f(x): {global accum;accum+=x}  rdd.foreach(f)

只读var(a large dataset) cached on workers，无论多少tasks只ship给worker一次-using efficient broadcast algorithm

driver: 　　sc.broadcast([1,2,3])

worker:   　　broadcasVar.value

• example for broadcast var--contact中的所属国家统计

1建一个表2求(k，v)的function3将此function放入map中

4spark自动创建一个closure包含这个function以及1所建立的表，一起发送给worker

计算第二个的时候，4将被spark重复

=>broadcast to all workers ，使4不用重复

• example for accumulators--空行count

1开始设置accum为0 2func：空行则accum+1 否则返回line.split(" ")

3将func为参用flatMap file.flatMap(func) 对每一行func，返回一seq为line以" "分割的每个word

• groupByKey  join  groupWith 
• saveAsTextFile saveAsSequenceFile

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原文地址：http://www.cnblogs.com/yumanman/p/7599491.html