~spark的核心是把数据源抽象为分布式对象RDD，分布在各个计算节点的内存中。本地计算+内存+集群计算使得spark效率比较高。
~对于用户来说RDD自带各种算子，使得编写分布式程序和本地程序一样，而spark通过把RDD的算子转换成各个实际工作的task，并把task的序列化为class字节码，从而能在各个计算节点反序列化，加载并运行。
~,每个新的action操作都会使整个RDD重新计算，可以使用缓存解决。
~.sc.textFile()时，数据并没有读取进来，和转换操作一样，读取数据操作也有可能会被多次读取，这个是浪费内存的
~,RDD由分布在不同节点上的partition组成，partition是最小单位，每个分区上运行一个task, spark程序可以通过分区控制数据分布，以获得最少的网路传输。尽量使计算和数据在同一个节点，以此来提升性能。
~，如果两个RDD进行关联操作，可以先将大的RDD进行分区和持久化，使得小的RDD数据传输到大的RDD所在的分区，节省了网路传输。像reduceByKey,groupByKey等都会进行分区。控制好能提升性能。
~，累加器是讲工作节点中的值聚合到驱动器程序中的简单语法。
~，RDD闭包内的变量是会copy到每个Task中，但是广播变量只会copy至每个节点。如果变量数据量很大，则广播变量能提升性能。
~，基于分区对数据进行操作，可以避免为每个数据元素进行重复的配置工作，如数据库连接等。
~，yarn-client模式，客户端启动后直接运行用户程序，启动Driver相关的工作，driver向ClusterMaster注册，clusterMaster启动executor,另外driver充当AppMaster角色，即在客户端将RDD的一系列操作转换成DAG图，DAG图提交给DAGScheduler解析成一个个Stage,每个Stage由多个Task组成。然后把Task发送给个Executor执行。
~，yarn-cluster模式，客户端启动后提交app给ClusterMaster, clustMaster在一个executor启动driver，执行RDD为一系列task,分发至各executor执行。
~，spark基于yarn框架执行，spark的clustermaster即resourcemanager, spark的driver功能即yarn的AppMaster功能。spark的executor即yarn的container
~，窄依赖的RDD操作会在一个 stage内。
~，hadoop的configuration会广播至各个node节点上。
~，stage之间是依次执行的，不能并行
~，每个Spark应用可以有多个action操作，每个action操作触发一个job，每个job由多个stage组成，stage的划分是从触发的job的Rdd开始的(也就job的最后一个RDD)，遇到宽依赖即确定宽依赖之后的RDD为一个stage，因此每一个stage结尾都是一个宽依赖，每个stage内的rdd操作由相同的Task执行，Task有两类，一类是ShuffleMapTask，用来处理stage内的所有操作直到宽依赖的shuffle过程，另一个Task类型是ResultTask，是最后一个stage的Task，因为他要负责此job的最终结果计算，并汇报给driver.
~，checkpoint机制实际上是将RDD的所有依赖计算的结果存入CheckPointRDD中，以此来替换依赖的rdd，下次计算时直接取checkpointrdd的分区数据就行。