一、spark到底是什么？
Apache Spark? is a unified analytics engine for large-scale data processing
类似于Hadoop MapReduce 并行计算框架：分析处理海量数据
与MapReduce相比：
MapReduce： map,reduce函数
将分析的结果写入到磁盘中，并且后续需要处理数据，再次从磁盘里读取，以此往复。
而spark是将中间结果写入到内存中。
二、spark分析数据过程，3步骤走
第一步：读取数据（输入）
将要处理的数据 读取 封装到一个集合RDD（类似一个List）
val inputRDD = sc.textFile("...")
第二步：数据的处理(分析)
调用RDD中的函数（高阶函数，类比List中的高阶函数）进行分析
RDD -> 函数 ->另外RDD ：Transformation函数
比如：map/filter/filterNot/flatMap/reduceByKey
第三步：数据的输出（输出）
调用RDD中函数，返回的不是RDD类型
outoutRDD.# :Action函数
#:count/foreach/first/take/saveAsTextFile
3步组合在一起，就是链式编程
sc.textFile("...").transformation.action
三、Runs Everywhere
-1 spark处理的数据在哪里
hdfs/hive/hbase/TSV/CSV/ORC/Parquet/JDBC/redis/mongDB/ES/.....
-2 spark运行在哪里
java/scala编程，打包JAR包
-本地模式
local mode
-集群模式
Yarn cluster、standalone cluster、Mesos cluster
四、总结为什么很多人喜欢有spark的原因
--- 代码
很小，很少 ，在业务逻辑上，函数式编程，简洁
--- 测试
测试很简单
由于使用Scala语言编写框架，提供Scala shell 交互式命令行
在window系统下，直接本地测试，不需要任务插件
--- 监控
运行的每一个spark开发程序，都有自己的一个监控页面，端口号：4040
- --速度快
比MapReduce快
五、spark安装
首先需要先安装JDK8，安装Scala。安装很简单，只需要配置一下以及步骤就好了。
安装过程：
（1）上传解压
（2）修改配置（conf）：spark-env.sh
mv spark-env.sh.template spark-env.sh
conf/spark-env.sh
JAVA_HOME=/opt/modules/jdk1.8.0_91
SCALA_HOME=/opt/modules/scala-2.11.8
HADOOP_CONF_DIR=/opt/cdh5.7.6/hadoop-2.6.0-cdh5.7.6/etc/hadoop
（3）启动
./spark-shell --help
./spark-shell --master local[2]
六、spark application 和MapReduce application区别
spark-shell --master local[2]
运行一个spark application在本地
[2]:表示线程Tread
每个task运行在Tread中运行的，都需要1 core cpu
对于MapReduce application来说
一个MapReduce application就是一个mapreduce job
每个task （map，reduce）运行在进程中（JVM process）