概观
在较高层次上，每个Spark应用程序都包含一个驱动程序，该程序运行用户的main功能并在集群上执行各种并行操作。Spark提供的主要抽象是一个弹性分布式数据集（RDD），它是跨群集节点分区的元素集合，可以并行操作。RDD是通过从Hadoop文件系统（或任何其他Hadoop支持的文件系统）中的文件或驱动程序中现有的Scala集合开始创建的，并对其进行转换。用户还可以要求火花持续存储器中的RDD，允许其有效地跨越并行操作被重复使用。最后，RDD自动从节点故障中恢复。
Spark中的第二个抽象是可用于并行操作的共享变量。默认情况下，当Spark以不同节点上的一组任务并行运行一个函数时，它会将该函数中使用的每个变量的副本发送给每个任务。有时候，变量需要在任务之间或者任务与驱动程序之间共享。Spark支持两种类型的共享变量：广播变量，可用于在所有节点上缓存内存中的值，以及累加器，这些变量只是“添加”到的变量，如计数器和总和。
本指南显示了Spark支持的各种语言中的每个功能。如果您启动Spark的交互式shell（无论bin/spark-shell是Scala shell还是 bin/pysparkPython ），最容易遵循。
与Spark链接
Spark 2.3.0的构建和分发默认与Scala 2.11一起工作。（Spark也可以与其他版本的Scala一起构建）。要在Scala中编写应用程序，您需要使用兼容的Scala版本（例如2.11.X）。
要编写Spark应用程序，您需要在Spark上添加Maven依赖项。Spark可通过Maven Central获得：
groupId = org.apache.spark
artifactId = spark-core_2.11
version = 2.3.0
另外，如果您希望访问HDFS集群，则需要hadoop-client为您的HDFS版本添加依赖项 。
groupId = org.apache.hadoop
artifactId = hadoop-client
version = <your-hdfs-version>
最后，您需要将一些Spark类导入到您的程序中。添加以下行：
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkConf（在Spark 1.3.0之前，您需要明确import org.apache.spark.SparkContext._地启用基本的隐式转换。）
初始化Spark
Spark程序必须做的第一件事是创建一个SparkContext对象，该对象告诉Spark如何访问群集。要创建一个SparkContext首先需要构建一个包含有关应用程序信息的SparkConf对象。
每个JVM只能有一个SparkContext处于活动状态。stop()在创建一个新的SparkContext之前，您必须使用活动的SparkContext。
val conf = new SparkConf().setAppName(appName).setMaster(master)
new SparkContext(conf)该appName参数是您的应用程序在集群UI上显示的名称。 master是Spark，Mesos或YARN群集URL，或者是以本地模式运行的特殊“本地”字符串。实际上，在群集上运行时，您不会希望master在程序中进行硬编码，而是启动应用程序spark-submit并在其中接收它。但是，对于本地测试和单元测试，您可以通过“本地”来运行Spark进程。
使用Shell
在Spark shell中，已经为您创建了一个特殊的解释器感知型SparkContext，其名称为变量sc。制作你自己的SparkContext是行不通的。您可以使用--master参数来设置上下文连接的主机，并且可以通过将逗号分隔列表传递给参数来将JAR添加到类路径中--jars。您还可以通过向参数提供逗号分隔的Maven坐标列表来将依赖关系（例如Spark包）添加到shell会话中--packages。可能存在依赖项的任何附加存储库（例如Sonatype）都可以传递给--repositories参数。例如，要bin/spark-shell在四个内核上运行，请使用：
$ ./bin/spark-shell --master local[4]或者，要添加code.jar到其类路径中，请使用：
$ ./bin/spark-shell --master local[4] --jars code.jar要使用Maven坐标包含依赖项：
$ ./bin/spark-shell --master local[4] --packages "org.example:example:0.1"有关选项的完整列表，请运行spark-shell --help。在幕后， spark-shell调用更一般的spark-submit脚本。
弹性分布式数据集（RDD）
Spark围绕弹性分布式数据集（RDD）的概念展开，RDD是可以并行操作的容错元素集合。有两种创建RDD的方法：并行化 驱动程序中的现有集合，或在外部存储系统中引用数据集，例如共享文件系统，HDFS，HBase或提供Hadoop InputFormat的任何数据源。
并行化集合
并行化集合是通过调用驱动程序（Scala ）中现有集合上SparkContext的parallelize方法创建的Seq。该集合的元素被复制以形成可以并行操作的分布式数据集。例如，下面是如何创建一个包含数字1到5的并行化集合：
val data = Array(1, 2, 3, 4, 5)
val distData = sc.parallelize(data)一旦创建，分布式数据集（distData）可以并行操作。例如，我们可能会调用distData.reduce((a, b) => a + b)以添加数组的元素。我们稍后介绍分布式数据集上的操作。
并行集合的一个重要参数是将数据集剪切成的分区数量。Spark将为群集的每个分区运行一项任务。通常，您希望群集中每个CPU使用2-4个分区。通常情况下，Spark会尝试根据您的群集自动设置分区数量。但是，您也可以通过将它作为第二个参数传递给parallelize（eg sc.parallelize(data, 10)）来手动设置它。注意：代码中的一些地方使用术语切片（分区的同义词）来维持向后兼容性。
外部数据集
Spark可以从Hadoop支持的任何存储源（包括本地文件系统，HDFS，Cassandra，HBase，Amazon S3等）创建分布式数据集.Spark支持文本文件，SequenceFile和任何其他Hadoop InputFormat。
文本文件RDDS可以使用创建SparkContext的textFile方法。此方法需要一个URI的文件（本地路径的机器上，或一个hdfs://，s3a://等URI），并读取其作为行的集合。这是一个示例调用：
scala> val distFile = sc.textFile("data.txt")
distFile: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = data.txt MapPartitionsRDD[10] at textFile at <console>:26一旦创建，distFile可以通过数据集操作进行操作。例如，我们可以使用map和reduce操作将所有行的大小加起来，如下所示：distFile.map(s => s.length).reduce((a, b) => a + b)。
使用Spark阅读文件时的一些注意事项：
如果在本地文件系统上使用路径，则该文件也必须可以在工作节点上的相同路径上访问。将文件复制到所有工作人员或使用网络安装的共享文件系统。
Spark的所有基于文件的输入方法，包括
textFile支持在目录，压缩文件和通配符上运行。例如，你可以使用textFile("/my/directory")，textFile("/my/directory/*.txt")和textFile("/my/directory/*.gz")。该
textFile方法还使用可选的第二个参数来控制文件的分区数量。默认情况下，Spark为文件的每个块创建一个分区（HDFS中的块默认为128MB），但您也可以通过传递更大的值来请求更多数量的分区。请注意，您不能拥有比块更少的分区。
除了文本文件外，Spark的Scala API还支持其他几种数据格式：
SparkContext.wholeTextFiles让您阅读包含多个小文本文件的目录，并将它们中的每一个都作为（文件名，内容）对返回。这与textFile每个文件的每行返回一条记录相反。分区由数据局部性决定，在某些情况下，这可能导致分区太少。对于这些情况，wholeTextFiles提供一个可选的第二个参数来控制分区的最小数量。对于SequenceFiles，使用SparkContext的
sequenceFile[K, V]方法，其中K和V是文件中的键和值的类型。这些应该是Hadoop的Writable接口的子类，如IntWritable和Text。另外，Spark允许您为几个常见Writable指定本机类型; 例如，sequenceFile[Int, String]将自动读取IntWritables和文本。对于其他Hadoop InputFormats，您可以使用该
SparkContext.hadoopRDD方法，该方法采用任意的JobConf输入格式类，关键类和值类。将这些设置与使用输入源进行Hadoop作业的方式相同。您也可以使用SparkContext.newAPIHadoopRDD基于“新”MapReduce API（org.apache.hadoop.mapreduce）的InputFormats 。RDD.saveAsObjectFile并SparkContext.objectFile支持以包含序列化Java对象的简单格式保存RDD。虽然这不像Avro这样的专业格式，但它提供了一种简单的方法来保存任何RDD。
RDD操作
RDDS支持两种类型的操作：转变，从现有的创建一个新的数据集和行动，其上运行的数据集的计算后的值返回驱动程序。例如，map是一种通过函数传递每个数据集元素并返回表示结果的新RDD的转换。另一方面，这reduce是一个动作，它使用某个函数来聚合RDD的所有元素，并将最终结果返回给驱动程序（尽管还有一个并行reduceByKey返回分布式数据集）。
Spark中的所有转换都是懒惰的，因为它们不会马上计算结果。相反，他们只记得应用于某些基础数据集（例如文件）的转换。转换仅在动作需要将结果返回给驱动程序时计算。这种设计使Spark能够更高效地运行。例如，我们可以认识到，通过创建的数据集map将被用于a中，reduce并且只返回reduce驱动程序的结果，而不是较大的映射数据集。
默认情况下，每次对其执行操作时，每个转换后的RDD都可能会重新计算。但是，您也可以使用（或）方法将RDD 保留在内存中，在这种情况下，Spark将保留群集中的元素，以便在下次查询时快速访问。还支持在磁盘上保存RDD，或在多个节点上复制RDD。persistcache
基本
为了说明RDD基础知识，请考虑下面的简单程序：
val lines = sc.textFile("data.txt")
val lineLengths = lines.map(s => s.length)
val totalLength = lineLengths.reduce((a, b) => a + b)第一行定义了来自外部文件的基本RDD。这个数据集不会被加载到内存中或以其他方式执行：lines仅仅是一个指向文件的指针。第二行定义lineLengths为map转换的结果。再次，lineLengths 是不是马上计算，由于懒惰。最后，我们跑reduce，这是一个行动。此时，Spark将计算分解为在不同机器上运行的任务，并且每台机器既运行其地图部分又运行局部缩减，仅将其答案返回给驱动程序。
如果我们以后也想lineLengths再次使用，我们可以添加：
lineLengths.persist()之前reduce，这会导致lineLengths在第一次计算后保存在内存中。
将函数传递给Spark
Spark的API在很大程度上依赖于将驱动程序中的函数传递到群集上运行。有两种建议的方法可以做到这一点：
- 匿名函数语法，可用于短片段代码。
- 全局单例对象中的静态方法。例如，您可以定义
object MyFunctions并传递MyFunctions.func1，如下所示：
object MyFunctions {
def func1(s: String): String = { ... }
}
myRdd.map(MyFunctions.func1)请注意，虽然也可以在类实例中传递对方法的引用（与单例对象相反），但这需要将包含该类的对象与方法一起发送。例如，考虑：
class MyClass {
def func1(s: String): String = { ... }
def doStuff(rdd: RDD[String]): RDD[String] = { rdd.map(func1) }
}在这里，如果我们创建一个新的MyClass实例，并调用doStuff就可以了，map里面有引用的 func1方法是的MyClass实例，所以需要发送到群集的整个对象。这与写作相似rdd.map(x => this.func1(x))。
以类似的方式，访问外部对象的字段将引用整个对象：
class MyClass {
val field = "Hello"
def doStuff(rdd: RDD[String]): RDD[String] = { rdd.map(x => field + x) }
}相当于写作rdd.map(x => this.field + x)，其中引用所有this。为了避免这个问题，最简单的方法是复制field到本地变量中，而不是从外部访问它：
def doStuff(rdd: RDD[String]): RDD[String] = {
val field_ = this.field
rdd.map(x => field_ + x)
}了解关闭
Spark的难点之一是理解跨群集执行代码时变量和方法的范围和生命周期。修改范围之外的变量的RDD操作可能经常造成混淆。在下面的示例中，我们将查看foreach()用于增加计数器的代码，但其他操作也会出现类似的问题。
例
考虑以下天真的RDD元素总和，根据执行是否发生在同一个JVM中，这可能会有不同的表现。一个常见的例子是在localmode（--master = local[n]）中运行Spark 而不是将Spark应用程序部署到集群（例如，通过spark-submit to YARN）：
var counter = 0
var rdd = sc.parallelize(data)
// Wrong: Don't do this!!
rdd.foreach(x => counter += x)
println("Counter value: " + counter)本地或群集模式
上述代码的行为是未定义的，并且可能无法按预期工作。为了执行作业，Spark将RDD操作的处理分解为任务，每个任务由执行程序执行。在执行之前，Spark会计算任务的关闭。闭包是执行程序在RDD上执行其计算的那些变量和方法（在这种情况下foreach()）。该封闭序列化并发送给每个执行者。
发送给每个执行器的闭包中的变量现在是副本，因此，当函数内引用计数器时foreach，它不再是驱动器节点上的计数器。驱动程序节点的内存中仍有一个计数器，但执行程序对此不再可见！执行者只能看到序列化闭包的副本。因此，计数器的最终值仍然为零，因为计数器上的所有操作都引用了序列化闭包内的值。
在本地模式下，在某些情况下，该foreach函数实际上将在与驱动程序相同的JVM内执行，并且会引用相同的原始计数器，并可能实际更新它。
为了确保在这些场景中明确定义的行为，应该使用一个Accumulator。Spark中的累加器专门用于提供一种机制，用于在集群中的工作节点之间执行拆分时安全地更新变量。本指南的累加器部分更详细地讨论了这些内容。
一般来说，闭包 - 结构像循环或本地定义的方法，不应该被用来改变一些全局状态。Spark并没有定义或保证从封闭外引用的对象的突变行为。这样做的一些代码可以在本地模式下工作，但这只是偶然，并且这种代码在分布式模式下的行为不如预期。如果需要某些全局聚合，请改用累加器。
打印RDD的元素
另一个常见的习惯用法是尝试使用rdd.foreach(println)或打印出RDD的元素rdd.map(println)。在单台机器上，这将生成预期的输出并打印所有RDD的元素。但是，在cluster模式下，stdout由执行者调用的输出现在写入执行stdout程序，而不是驱动程序上的那个，所以stdout驱动程序不会显示这些！要打印驱动程序中的所有元素，可以使用该collect()方法首先将RDD带到驱动程序节点：rdd.collect().foreach(println)。这可能会导致驱动程序内存不足，因为collect()会将整个RDD提取到单台计算机; 如果您只需要打印RDD的一些元素，则更安全的方法是使用take()：rdd.take(100).foreach(println)。
使用键值对
尽管大多数Spark操作在包含任何类型对象的RDD上工作，但一些特殊操作仅在键值对的RDD上可用。最常见的分布式“随机”操作，例如按键分组或汇总元素。
在Scala中，这些操作可以在包含Tuple2对象的RDD上自动使用 （语言中的内置元组，通过简单写入创建(a, b)）。PairRDDFunctions类中提供了键值对操作， 该类自动包装元组的RDD。
例如，以下代码使用reduceByKey键值对上的操作来计算文本中每行文本的出现次数：
val lines = sc.textFile("data.txt")
val pairs = lines.map(s => (s, 1))
val counts = pairs.reduceByKey((a, b) => a + b)counts.sortByKey()例如，我们也可以按字母顺序对这些对进行排序，最后 counts.collect()将它们作为一组对象返回给驱动程序。
注意：在使用自定义对象作为键值对操作中的键时，您必须确保自定义equals()方法附带匹配hashCode()方法。有关完整的详细信息，请参阅Object.hashCode（）文档中概述的合同。
转换
下表列出了Spark支持的一些常见转换。有关详细信息，请参阅RDD API文档（Scala， Java， Python， R）和RDD函数doc（Scala， Java）。
操作
下表列出了Spark支持的一些常见操作。请参阅RDD API文档（Scala， Java， Python， R）
并配对RDD函数doc（Scala， Java）以获取详细信息。
| 行动 | 含义 |
|---|---|
| 减少（func） | 使用函数func（它接受两个参数并返回一个）来聚合数据集的元素。该函数应该是可交换和关联的，以便可以并行地正确计算它。 |
| collect（） | 在驱动程序中将数据集的所有元素作为数组返回。在过滤器或其他操作返回足够小的数据子集之后，这通常很有用。 |
| count（） | 返回数据集中元素的数量。 |
| 第一（） | 返回数据集的第一个元素（类似于take（1））。 |
| 拿（n） | 用数据集的前n个元素返回一个数组。 |
| takeSample（withReplacement，num，[ seed ]） | 返回一个包含数据集的num元素随机样本的数组，有或者没有替换，可以预先指定一个随机数生成器种子。 |
| takeOrdered（n，[订购]） | 使用自然顺序或自定义比较器返回RDD 的前n个元素。 |
| saveAsTextFile（路径） | 将数据集的元素作为文本文件（或文本文件集）写入本地文件系统，HDFS或任何其他Hadoop支持的文件系统中的给定目录。Spark将在每个元素上调用toString将其转换为文件中的一行文本。 |
| saveAsSequenceFile（路径） （Java和Scala） |
将数据集的元素作为Hadoop SequenceFile写入本地文件系统，HDFS或任何其他Hadoop支持的文件系统的给定路径中。这在实现Hadoop的Writable接口的键值对的RDD上可用。在Scala中，它也可用于可隐式转换为Writable的类型（Spark包含Int，Double，String等基本类型的转换）。 |
| saveAsObjectFile（路径） （Java和Scala） |
使用Java序列化以简单的格式写入数据集的元素，然后可以使用Java序列化加载SparkContext.objectFile()。 |
| countByKey（） | 仅适用于类型（K，V）的RDD。用（K，Int）对的hashmap返回每个键的计数。 |
| foreach（func） | 在数据集的每个元素上运行函数func。这通常用于副作用，如更新累加器或与外部存储系统交互。 注意：修改除累加器以外的变量 foreach()可能会导致未定义的行为。有关更多详细信息，请参阅了解闭包 |
星火RDD API也暴露出一些行动，比如异步版本foreachAsync的foreach，这立即返回FutureAction给调用者，而不是堵在动作的完成。这可以用于管理或等待操作的异步执行。
洗牌操作
Spark中的某些操作会触发一个称为shuffle的事件。洗牌是Spark重新分配数据的机制，以便在不同分区之间进行分组。这通常涉及在执行者和机器之间复制数据，使得洗牌成为复杂而昂贵的操作。
背景
为了理解在洗牌过程中会发生什么，我们可以考虑reduceByKey操作的例子 。该reduceByKey操作生成一个新的RDD，其中单个键的所有值都组合为一个元组 - 键和对与该键相关的所有值执行reduce函数的结果。我们面临的挑战是，并非所有单个密钥的值都必须位于同一个分区，甚至是同一台计算机上，但它们必须位于同一位置才能计算结果。
在Spark中，数据通常不会跨分区进行分布，无法在特定操作的必要位置进行分配。在计算过程中，单个任务将在单个分区上运行 - 因此，要组织reduceByKey执行单个reduce任务的所有数据，Spark需要执行全部操作。它必须从所有分区中读取以找到所有键的所有值，然后将各分区中的值汇总以计算每个键的最终结果 - 这称为混洗。
虽然新洗牌数据的每个分区中的元素集合都是确定性的，分区本身的排序也是确定性的，但这些元素的排序不是。如果人们希望随机播放数据，那么可以使用：
mapPartitions例如，使用分类来对每个分区进行排序，.sortedrepartitionAndSortWithinPartitions在同时进行重新分区的同时有效地对分区进行分类sortBy制作全球有序的RDD
这可能会导致一个洗牌的操作包括重新分区一样操作 repartition和coalesce，ByKey”操作，比如（除计数）groupByKey，并reduceByKey和 参加操作，如cogroup和join。
性能影响
所述随机播放是昂贵的操作，因为它涉及的磁盘I / O，数据序列，和网络I / O。为了组织数据，Spark生成一组任务 - 映射任务以组织数据，以及一组减少任务来聚合它。这个术语来自MapReduce，并不直接与Spark map和reduce操作相关。
在内部，来自单个地图任务的结果会保存在内存中，直到它们不适合为止。然后，这些将根据目标分区进行排序并写入单个文件。在减少方面，任务读取相关的排序块。
某些随机操作会消耗大量的堆内存，因为它们使用内存中的数据结构在传输之前或之后组织记录。具体而言， reduceByKey并aggregateByKey创建在地图上侧这样的结构，和'ByKey操作产生这些上减少侧。当数据不适合存储在内存中时，Spark会将这些表泄露到磁盘中，从而导致磁盘I / O的额外开销和增加的垃圾回收。
随机播放还会在磁盘上生成大量中间文件。从Spark 1.3开始，这些文件将被保留，直到相应的RDD不再使用并被垃圾收集为止。这样做是为了在重新计算谱系时不需要重新创建洗牌文件。如果应用程序保留对这些RDD的引用或者GC未频繁引入，垃圾收集可能会在很长一段时间后才会发生。这意味着长时间运行的Spark作业可能会消耗大量的磁盘空间。临时存储目录spark.local.dir在配置Spark上下文时由配置参数指定 。
随机行为可以通过调整各种配置参数来调整。请参阅“ Spark配置指南 ”中的“Shuffle Behavior”部分。
RDD持久性
Spark中最重要的功能之一是在整个操作中持续（或缓存）内存中的数据集。当持久化RDD时，每个节点都会存储它在内存中计算的所有分区，并在该数据集上的其他操作（或从中派生的数据集）中重用它们。这可以使未来的行动更快（通常超过10倍）。缓存是迭代算法和快速交互式使用的关键工具。
您可以将RDD标记为使用其上的persist()或cache()方法持久化。第一次在动作中计算时，它将保存在节点的内存中。Spark的缓存是容错的 - 如果RDD的任何分区丢失，它将自动使用最初创建它的转换重新计算。
此外，每个持久RDD可以使用不同的存储级别进行存储，例如，允许您将数据集保存在磁盘上，将其保存在内存中，但作为序列化的Java对象（以节省空间），将其复制到节点上。这些级别通过传递一个 StorageLevel对象（Scala， Java， Python）来设置persist()。该cache()方法是使用默认存储级别的简写，它是StorageLevel.MEMORY_ONLY（将反序列化对象存储在内存中）。全套存储级别是：
| 存储级别 | 含义 |
|---|---|
| MEMORY_ONLY | 将RDD作为反序列化的Java对象存储在JVM中。如果RDD不适合内存，则某些分区将不会被缓存，并会在每次需要时重新计算。这是默认级别。 |
| MEMORY_AND_DISK | 将RDD作为反序列化的Java对象存储在JVM中。如果RDD不适合内存，请存储不适合磁盘的分区，并在需要时从中读取它们。 |
| MEMORY_ONLY_SER （Java和Scala） |
将RDD存储为序列化的 Java对象（每个分区一个字节的数组）。与反序列化的对象相比，这通常更节省空间，特别是在使用 快速序列化器时，但需要更多的CPU密集型读取。 |
| MEMORY_AND_DISK_SER （Java和Scala） |
与MEMORY_ONLY_SER类似，但将不适合内存的分区溢出到磁盘上，而不是每次需要时重新计算它们。 |
| DISK_ONLY | 将RDD分区仅存储在磁盘上。 |
| MEMORY_ONLY_2，MEMORY_AND_DISK_2等 | 与上面的级别相同，但复制两个群集节点上的每个分区。 |
| OFF_HEAP（实验） | 与MEMORY_ONLY_SER类似，但将数据存储在 堆内存储器中。这需要启用堆堆内存。 |
注意： 在Python中，存储的对象将始终与Pickle库串行化，所以选择序列化级别无关紧要。Python中的可用存储级别包括MEMORY_ONLY，MEMORY_ONLY_2， MEMORY_AND_DISK，MEMORY_AND_DISK_2，DISK_ONLY，和DISK_ONLY_2。
reduceByKey即使没有用户的呼叫，Spark也会在洗牌操作中自动保存一些中间数据（例如）persist。这是为了避免在洗牌过程中节点失败时重新计算整个输入。我们仍建议用户调用persist生成的RDD，如果他们打算重用它。
选择哪个存储级别？
Spark的存储级别旨在提供内存使用和CPU效率之间的不同折衷。我们建议通过以下流程来选择一个：
如果您的RDD适合默认存储级别（
MEMORY_ONLY），请将其留在那里。这是CPU处理效率最高的选项，允许RDD上的操作尽可能快地运行。如果没有，请尝试使用
MEMORY_ONLY_SER并选择快速序列化库，以使对象更加节省空间，但访问速度仍然相当快。（Java和Scala）除非计算数据集的函数很昂贵，否则它们会过滤大量数据，否则不要泄露到磁盘。否则，重新计算分区可能与从磁盘读取分区一样快。
如果要快速恢复故障（例如，如果使用Spark来为Web应用程序提供请求），请使用复制的存储级别。所有的存储级别通过重新计算丢失的数据来提供完全的容错能力，但是复制的容量可让您继续在RDD上运行任务，而无需等待重新计算丢失的分区。
删除数据
Spark会自动监视每个节点上的高速缓存使用情况，并以最近最少使用（LRU）方式删除旧数据分区。如果您想要手动删除RDD，而不是等待它退出缓存，请使用该RDD.unpersist()方法。
共享变量
通常，当传递给Spark操作的函数（如mapor reduce）在远程集群节点上执行时，它将在函数中使用的所有变量的单独副本上工作。这些变量被复制到每台机器上，并且远程机器上变量的更新没有传播回驱动程序。在任务之间支持通用的，可读写的共享变量将是低效的。但是，Spark 为两种常见使用模式提供了两种有限类型的共享变量：广播变量和累加器。
广播变量
广播变量允许程序员在每台机器上保存一个只读变量，而不是随任务一起发送它的副本。例如，可以使用它们以有效的方式为每个节点提供一个大型输入数据集的副本。Spark还试图使用高效的广播算法来分发广播变量，以降低通信成本。
Spark动作通过一系列阶段执行，由分布式“混洗”操作分隔。Spark会自动广播每个阶段中任务所需的通用数据。以这种方式广播的数据以序列化形式缓存并在运行每个任务之前反序列化。这意味着只有跨多个阶段的任务需要相同的数据或以反序列化形式缓存数据时，显式创建广播变量才是有用的。
广播变量是v通过调用从一个变量创建的SparkContext.broadcast(v)。广播变量是一个包装器v，它的值可以通过调用value 方法来访问。下面的代码显示了这一点：
scala> val broadcastVar = sc.broadcast(Array(1, 2, 3))
broadcastVar: org.apache.spark.broadcast.Broadcast[Array[Int]] = Broadcast(0)
scala> broadcastVar.value
res0: Array[Int] = Array(1, 2, 3)在创建广播变量之后，应该使用它来代替v群集上运行的任何函数中的值，以便v不会多次将其发送到节点。另外，v为了确保所有节点获得广播变量的相同值（例如，如果该变量稍后被发送到新节点），该对象 在广播后不应被修改。
蓄电池
累加器是仅通过关联和交换操作“添加”的变量，因此可以并行有效地支持。它们可以用来实现计数器（如在MapReduce中）或者和。Spark本身支持数字类型的累加器，程序员可以添加对新类型的支持。
作为用户，您可以创建命名或未命名的累加器。如下图所示，命名累加器（在本例中counter）将显示在Web用户界面中，用于修改累加器的阶段。Spark显示由“任务”表中的任务修改的每个累加器的值。
跟踪UI中的累加器对于理解运行阶段的进度很有用（注意：Python尚未支持）。
数字累加器可以通过分别调用SparkContext.longAccumulator()或SparkContext.doubleAccumulator() 累加Long或Double类型的值来创建。然后使用该add方法将在集群上运行的任务添加到集群中。但是，它们无法读取其价值。只有驱动程序可以使用其value方法读取累加器的值。
下面的代码显示了一个累加器，用于累加数组的元素：
scala> val accum = sc.longAccumulator("My Accumulator")
accum: org.apache.spark.util.LongAccumulator = LongAccumulator(id: 0, name: Some(My Accumulator), value: 0)
scala> sc.parallelize(Array(1, 2, 3, 4)).foreach(x => accum.add(x))
...
10/09/29 18:41:08 INFO SparkContext: Tasks finished in 0.317106 s
scala> accum.value
res2: Long = 10虽然此代码使用对Long类型的累加器的内置支持，但程序员还可以通过继承AccumulatorV2来创建它们自己的类型。AccumulatorV2抽象类有几个方法必须覆盖：reset将累加器重置为零，add将另一个值添加到累加器中，merge将另一个相同类型的累加器合并到该累加器中 。其他必须被覆盖的方法包含在API文档中。例如，假设我们有一个MyVector表示数学向量的类，我们可以这样写：
class VectorAccumulatorV2 extends AccumulatorV2[MyVector, MyVector] {
private val myVector: MyVector = MyVector.createZeroVector
def reset(): Unit = {
myVector.reset()
}
def add(v: MyVector): Unit = {
myVector.add(v)
}
...
}
// Then, create an Accumulator of this type:
val myVectorAcc = new VectorAccumulatorV2
// Then, register it into spark context:
sc.register(myVectorAcc, "MyVectorAcc1")请注意，当程序员定义自己的AccumulatorV2类型时，生成的类型可能与添加的元素的类型不同。
对于仅在动作内执行的累加器更新，Spark保证每个任务对累加器的更新只会应用一次，即重新启动的任务不会更新该值。在转换中，用户应该意识到，如果任务或作业阶段被重新执行，每个任务的更新可能会被应用多次。
累加器不会改变Spark的懒惰评估模型。如果它们在RDD上的操作中进行更新，则只有在RDD作为操作的一部分进行计算后才更新它们的值。因此，累加器更新不能保证在像lazy这样的惰性转换中执行map()。下面的代码片段演示了这个属性：
val accum = sc.longAccumulator
data.map { x => accum.add(x); x }
// Here, accum is still 0 because no actions have caused the map operation to be computed.部署到群集
在提交申请指南介绍了如何提交申请到集群。简而言之，一旦将应用程序打包为JAR（用于Java / Scala）或一组.py或多个.zip文件（用于Python），该bin/spark-submit脚本可让您将其提交给任何受支持的集群管理器。
从Java / Scala启动Spark作业
该org.apache.spark.launcher 包提供类推出的Spark作为工作使用一个简单的Java API的子进程。
单元测试
Spark对任何流行的单元测试框架的单元测试都很友善。只需SparkContext在您的测试中创建一个主URL设置为local，运行您的操作，然后打电话SparkContext.stop()把它撕下来。确保您停止finally块或测试框架tearDown方法中的上下文，因为Spark不支持在同一程序中同时运行的两个上下文。
从这往哪儿走
您可以在Spark网站上看到一些Spark程序示例。另外，Spark在examples目录中包含了几个样本（Scala， Java， Python， R）。您可以通过将类名传递给Spark的bin/run-example脚本来运行Java和Scala示例; 例如：
./bin/run-example SparkPi
对于Python示例，请spark-submit改为使用：
./bin/spark-submit examples/src/main/python/pi.py
对于R示例，请spark-submit改为使用：
./bin/spark-submit examples/src/main/r/dataframe.R
有关优化程序的帮助，配置和 调整指南提供有关最佳做法的信息。它们对于确保您的数据以高效格式存储在内存中特别重要。有关部署的帮助，群集模式概述描述了分布式操作中涉及的组件以及支持的群集管理器。