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map, filter, flatMap, sample, groupByKey, reduceByKey, union, join, cogroup,mapValues, sort,partionBy等多种操作类型，Spark把这些操作称为Transformations。同时还提供Count, collect, reduce, lookup, save等多种actions操作。
RDD的特点：
RDD的好处
RDD的存储与分区
RDD的内部表示
在RDD的内部实现中每个RDD都可以使用5个方面的特性来表示：
RDD的存储级别
RDD根据useDisk、useMemory、deserialized、replication四个参数的组合提供了11种存储级别：
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val NONE = new StorageLevel(false, false, false)
val DISK_ONLY = new StorageLevel(true, false, false)
val DISK_ONLY_2 = new StorageLevel(true, false, false, 2)
val MEMORY_ONLY = new StorageLevel(false, true, true)
val MEMORY_ONLY_2 = new StorageLevel(false, true, true, 2)
val MEMORY_ONLY_SER = new StorageLevel(false, true, false)
val MEMORY_ONLY_SER_2 = new StorageLevel(false, true, false, 2)
val MEMORY_AND_DISK = new StorageLevel(true, true, true)
val MEMORY_AND_DISK_2 = new StorageLevel(true, true, true, 2)
val MEMORY_AND_DISK_SER = new StorageLevel(true, true, false)
val MEMORY_AND_DISK_SER_2 = new StorageLevel(true, true, false, 2)
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RDD定义了各种操作，不同类型的数据由不同的RDD类抽象表示，不同的操作也由RDD进行抽实现。
下面来看一从Hadoop文件系统生成RDD的方式，如：val file = spark.textFile("hdfs://...")，file变量就是RDD（实际是HadoopRDD实例），生成的它的核心代码如下：
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// SparkContext根据文件/目录及可选的分片数创建RDD, 这里我们可以看到Spark与Hadoop MapReduce很像
// 需要InputFormat, Key、Value的类型，其实Spark使用的Hadoop的InputFormat, Writable类型。
def textFile(path: String, minSplits: Int = defaultMinSplits): RDD[String] = {
hadoopFile(path, classOf[TextInputFormat], classOf[LongWritable],
classOf[Text], minSplits) .map(pair => pair._2.toString) }
// 根据Hadoop配置，及InputFormat等创建HadoopRDD
new HadoopRDD(this, conf, inputFormatClass, keyClass, valueClass, minSplits)
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对RDD进行计算时，RDD从HDFS读取数据时与Hadoop MapReduce几乎一样的：
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// 根据hadoop配置和分片从InputFormat中获取RecordReader进行数据的读取。
reader = fmt.getRecordReader(split.inputSplit.value, conf, Reporter.NULL)
val key: K = reader.createKey()
val value: V = reader.createValue()
//使用Hadoop MapReduce的RecordReader读取数据，每个Key、Value对以元组返回。
override def getNext() = {
try {
finished = !reader.next(key, value)
} catch {
case eof: EOFException =>
finished = true
}
(key, value)
}
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下面使用一个例子来示例说明Transformations与Actions在Spark的使用。
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val sc = new SparkContext(master, "Example", System.getenv("SPARK_HOME"),
Seq(System.getenv("SPARK_TEST_JAR")))
val rdd_A = sc.textFile(hdfs://.....)
val rdd_B = rdd_A.flatMap((line => line.split("\\s+"))).map(word => (word, 1))
val rdd_C = sc.textFile(hdfs://.....)
val rdd_D = rdd_C.map(line => (line.substring(10), 1))
val rdd_E = rdd_D.reduceByKey((a, b) => a + b)
val rdd_F = rdd_B.jion(rdd_E)
rdd_F.saveAsSequenceFile(hdfs://....)
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Spark对于资源管理与作业调度可以使用Standalone(独立模式)，Apache Mesos及Hadoop YARN来实现。 Spark on Yarn在Spark0.6时引用，但真正可用是在现在的branch-0.8版本。Spark on Yarn遵循YARN的官方规范实现，得益于Spark天生支持多种Scheduler和Executor的良好设计，对YARN的支持也就非常容易，Spark on Yarn的大致框架图。 
让Spark运行于YARN上与Hadoop共用集群资源可以提高资源利用率。
Spark使用Scala开发，默认使用Scala作为编程语言。编写Spark程序比编写Hadoop MapReduce程序要简单的多，SparK提供了Spark-Shell，可以在Spark-Shell测试程序。写SparK程序的一般步骤就是创建或使用(SparkContext)实例，使用SparkContext创建RDD，然后就是对RDD进行操作。如：
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val sc = new SparkContext(master, appName, [sparkHome], [jars])
val textFile = sc.textFile("hdfs://.....")
textFile.map(....).filter(.....).....
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Spark支持Java编程，但对于使用Java就没有了Spark-Shell这样方便的工具，其它与Scala编程是一样的，因为都是JVM上的语言，Scala与Java可以互操作，Java编程接口其实就是对Scala的封装。如：
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JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(...);
JavaRDD lines = ctx.textFile("hdfs://...");
JavaRDD words = lines.flatMap(
new FlatMapFunction<String, String>() {
public Iterable call(String s) {
return Arrays.asList(s.split(" "));
}
}
);
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现在Spark也提供了Python编程接口，Spark使用py4j来实现python与java的互操作，从而实现使用python编写Spark程序。Spark也同样提供了pyspark，一个Spark的python shell，可以以交互式的方式使用Python编写Spark程序。 如：
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from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext("local", "Job Name", pyFiles=[‘MyFile.py‘, ‘lib.zip‘, ‘app.egg‘])
words = sc.textFile("/usr/share/dict/words")
words.filter(lambda w: w.startswith("spar")).take(5)
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以Standalone模式运行Spark集群
http://spark-project.org/download/spark-0.7.3-prebuilt-cdh4.tgz）修改配置（conf/*） slaves: 配置工作节点的主机名 spark-env.sh：配置环境变量。
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SCALA_HOME=/home/spark/scala-2.9.3
JAVA_HOME=/home/spark/jdk1.6.0_45
SPARK_MASTER_IP=spark1
SPARK_MASTER_PORT=30111
SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=30118
SPARK_WORKER_CORES=2 SPARK_WORKER_MEMORY=4g
SPARK_WORKER_PORT=30333
SPARK_WORKER_WEBUI_PORT=30119
SPARK_WORKER_INSTANCES=1
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把Hadoop配置copy到conf目录下
在master主机上对其它机器做ssh无密码登录
把配置好的Spark程序使用scp copy到其它机器
在master启动集群
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$SPARK_HOME/start-all.sh
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以Yarn模式运行Spark
下载Spark代码.
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git clone git://github.com/mesos/spark
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切换到branch-0.8
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cd spark
git checkout -b yarn --track origin/yarn
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使用sbt编译Spark并
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$SPARK_HOME/sbt/sbt
> package
> assembly
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把Hadoop yarn配置copy到conf目录下
运行测试
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SPARK_JAR=./core/target/scala-2.9.3/spark-core-assembly-0.8.0-SNAPSHOT.jar \
./run spark.deploy.yarn.Client --jar examples/target/scala-2.9.3/ \
--class spark.examples.SparkPi --args yarn-standalone
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$SPARK_HOME/spark-shell进入shell即可，在Spark-shell中SparkContext已经创建好了，实例名为sc可以直接使用，还有一个需要注意的是，在Standalone模式下，Spark默认使用的调度器的FIFO调度器而不是公平调度，而Spark-shell作为一个Spark程序一直运行在Spark上，其它的Spark程序就只能排队等待，也就是说同一时间只能有一个Spark-shell在运行。在Spark-shell上写程序非常简单，就像在Scala Shell上写程序一样。
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scala> val textFile = sc.textFile("hdfs://hadoop1:2323/user/data")
textFile: spark.RDD[String] = spark.MappedRDD@2ee9b6e3
scala> textFile.count() // Number of items in this RDD
res0: Long = 21374
scala> textFile.first() // First item in this RDD
res1: String = # Spark
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在Spark中Spark程序称为Driver程序，编写Driver程序很简单几乎与在Spark-shell上写程序是一样的，不同的地方就是SparkContext需要自己创建。如WorkCount程序如下：
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import spark.SparkContext
import SparkContext._
object WordCount {
def main(args: Array[String]) {
if (args.length ==0 ){
println("usage is org.test.WordCount <master>")
}
println("the args: ")
args.foreach(println)
val hdfsPath = "hdfs://hadoop1:8020"
// create the SparkContext， args(0)由yarn传入appMaster地址
val sc = new SparkContext(args(0), "WrodCount",
System.getenv("SPARK_HOME"), Seq(System.getenv("SPARK_TEST_JAR")))
val textFile = sc.textFile(hdfsPath + args(1))
val result = textFile.flatMap(line => line.split("\\s+"))
.map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _)
result.saveAsTextFile(hdfsPath + args(2))
}
}
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原文地址：http://www.cnblogs.com/lvfeilong/p/32434sdfdf.html
