1、Spark核心API
[SparkContext]
连接到spark集群,入口点.
[RDD]
它是一个分区的集合.
弹性分布式数据集.
不可变的数据分区集合.
基本操作(map filter , persist)
分区列表 //数据
应用给每个切片的计算函数 //行为
到其他RDD的依赖列表 //依赖关系
(可选)针对kv类型RDD的分区类
(可选)首选位置列表
[HadoopRDD]
读取hadoop上的数据
[MapPartitionsRDD]
针对父RDD的每个分区提供了函数构成的新类型RDD.
[PairRDDFunctions]
对偶RDD函数类,可用于KV类型RDD的附加函数,可以通过隐式转化得到.
[ShuffleRDD]
从Shuffle中计算结果的RDD.
[DAGScheduler]
高级调度器层面，实现按照阶段(stage),创建按照shuffle.
对每个Job的各阶段计算有向无环图(DAG)，并且跟踪RDD和每个阶段的输出。
找出最小调度运行作业,将Stage对象以TaskSet方式提交给底层的调度器。
底层调度器实现TaskScheduler,进而在cluster上运行job。
TaskSet已经包含了全部的单独的task，这些Task都能够基于cluster的数据进行正确运行。
Stage通过在需要shuffle的边界处将RDD打碎来创建Stage对象。
具有’窄依赖’的RDD操作(比如map /filter)被管道化至一个taskset中，而具有shuffle依赖的操作则包含多个Stage(一个进行输出，另一个进行输入)，最终，每个stage都有一个针对其他stage的shuffle依赖，可以计算多个操作。
Dag调度器检测首选位置来运行task，通过基于当前的缓存状态，并传递给底层的
task调度器来实现。根据shuffle的输出是否丢失处理故障问题。不是由stage内因为丢失文件引发的故障有task调度处理。在取消整个stage之前，task会进行少量次数的重试操作。
为了容错，同一stage可能会运行多次，称之为”attemp”,如果task调度器报告了一个故障(该故障是由于上一个stage丢失输出文件而导致的)DAG调度就会重新提交丢失的stage。这个通过具有 FetchFailed的CompletionEvent对象或者ExecutorLost进行检测的。DAG调度器会等待一段时间看其他节点或task是否失败，然后对丢失的stage重新提交taskset，计算丢失的task。
2、相关术语介绍
[job]
提交给调度的顶层的工作项目，由ActiveJob表示，是Stage集合。
[Stage]
是task的集合，计算job中的中间结果。同一RDD的每个分区都会应用相同的计算函数。
在shuffle的边界处进行隔离(因此引入了隔断，需要上一个stage完成后，才能得到output结果)有两种类型的stage:1)ResultStage，用于执行action动作的最终stage。2)ShuffleMapStage,对shuffle进行输出文件的写操作的。如果job重用了同一个rdd的话，stage通常可以跨越多个job实现共享。
并行任务的集合，都会计算同一函数。所有task有着同样的shuffle依赖，调度器运行的task DAG在shuffle边界处划分成不同阶段。调度器以拓扑顺序执行。
每个stage可以是shuffleMapStage,该阶段下输出是下一个stage的输入，也可以是resultStage,该阶段task直接执行spark action。对于shuffleMapStage，需要跟踪每个输出分区所在的节点。
每个stage都有FirstJobId,区分于首次提交的id。
[ShuffleMapStage]
产生输出数据，在每次shuffle之前发生。内部含有shuffleDep字段,有相关字段记录产生多少输出以及多少输出可用。
DAGScheduler.submitMapStage()方法可以单独提交submitMapStage()。
[ResultStage]
该阶段在RDD的一些分区中应用函数来计算Action的结果。有些stage并不会在所有分区上执行。例如first(),lookup();
[Task]
单独的工作单元，每个发送给一台主机。作业是阶段的集合，阶段是任务的集合。
[Cache tracking]
Dag调度器找出哪些RDD被缓存，避免不必要的重复计算，同时，也会记住哪些shuffleMap已经输出了结果，避免map端shuffle的重复处理。
[Preferred locations]
dag调度器根据rdd中的首选位置属性计算task在哪里运行。
[Cleanup]
运行的job如果完成就会清楚数据结构避免内存泄漏，主要是针对耗时应用。
[ActiveJob]
在Dag调度器中运行job。作业分为两种类型：
1)result job，计算ResultStage来执行action.
2)map-state job,为shuffleMapState结算计算输出结果以供下游stage使用。主要使用finalStage字段进行类型划分。
job只跟踪客户端提交的”leaf” stage，通过调用Dag调度器的submitjob或者submitMapStage()方法实现。
job类型引发之前stage的执行，而且多个job可以共享之前的stage。这些依赖关系由DAG调度器内部管理。
[LiveListenerBus]
监听器总线，存放Spark监听器事件的队列，用于监控。异步传输spark监听事件到监听器事件集合中。
[EventLoop]
从caller接受事件，在单独的事件线程中处理所有事件，该类的唯一子类是DAGSchedulerEventProcessLoop。
[OutputCommitCoordinator]
输出提交协调器.决定提交的输出是否进入hdfs。
[TaskScheduler]
底层的调度器，唯一实现TaskSchedulerImpl。可插拔，同Dag调度器接受task，发送给cluster，运行任务，失败重试，返回事件给DAG调度器。
[TaskSchedulerImpl]
TaskScheduler调度器的唯一实现，通过BackendScheduler(后台调度器)实现各种类型集群的任务调度。
[SchedulerBackend]
可插拔的后台调度系统，本地调度，mesos调度，。。。
在任务调度器下方，实现有三种：
1.LocalSchedulerBackend
本地后台调度器
启动task.
2.StandaloneSchedulerBackend
独立后台调度器
3.CoarseGrainedSchedulerBackend
粗粒度后台调度器
[Executor]
spark程序执行者，通过线程池执行任务。
3、Dependency:依赖
NarrowDependency（窄依赖）: 子RDD的每个分区依赖于父RDD的少量分区。
|
/ \
---
|---- OneToOneDependency //父子RDD之间的分区存在一对一关系。
|---- RangeDependency //父RDD的一个分区范围和子RDD存在一对一关系。
ShuffleDependency //依赖，在shuffle阶段输出时的一种依赖。
PruneDependency //在PartitionPruningRDD和其父RDD之间的依赖
//子RDD包含了父RDD的分区子集。4、创建Spark上下文
[本地模式,通过线程模拟]
本地后台调度器
spark local[3] //3线程,模拟cluster集群
spark local[*] //匹配cpu个数，
spark local[3,2] //3:3个线程，2最多重试次数。[相当于伪分布式]
StandaloneSchedulerBackend
spark local-cluster[N, cores, memory] //模拟spark集群。[完全分布式]
StandaloneSchedulerBackend
spark spark://s201:7077 //连接到spark集群上.
maxFailures
最多失败次数:
1 //0和1等价，只执行一次。
2 //如果失败，最多执行两次.5、RDD持久化
跨操作进行RDD的内存式存储。
持久化RDD时，节点上的每个分区都会保存操作在内存中,以备在其他操作中进行重用。
缓存技术是迭代式计算和交互式查询的重要工具。使用persist()和cache()进行rdd的持久化。cache()是persist()一种。action第一次计算时会发生persist()。
spark的cache是容错的，如果rdd的任何一个分区丢失了，都可以通过最初创建rdd的进行重新计算（RDD存储的是程，不是数据）。
persist可以使用不同的存储级别进行持久化。
MEMORY_ONLY //只在内存
MEMORY_AND_DISK
MEMORY_ONLY_SER //内存存储(串行化)
MEMORY_AND_DISK_SER
DISK_ONLY //硬盘
MEMORY_ONLY_2 //带有副本，2个
MEMORY_AND_DISK_2 //快速容错。
OFF_HEAP
rdd.unpersist(); //删除持久化数据数据传递： map(),filter()高级函数中访问的对象被串行化到各个节点。每个节点都有一份拷贝。变量值并不会回传到driver程序。
共享变量
spark通过广播变量和累加器实现共享变量。
[广播变量]
//创建广播变量
val bc1 = sc.broadcast(Array(1,2,3))
bc1.value
[累加器]
val ac1 = sc.longaccumulator("ac1")
ac1.value
sc.parell..(1 to 10).map(_ * 2).map(e=>{ac1.add(1) ; e}).reduce(_+_)
ac1.value //10