1·，运行原理
看个流程图：
解说就是：
1，构建spark Application运行环境
2，sparkcontext向资源管理器注册
3，sparkContext向资源管理器申请运行Executor(执行器）
4，资源管理器分配executor
5,资源管理器启动executor
6,executor发送心跳至资源管理器
7，sparkContext构建DAG图
8，将DAG图分解成stage(taskSet)
9,把stage(taskSet）发送给TaskScheduler
10,Executor向sparkContext申请task
11,taskScheduler将task发送给Executor运行
12，同时，sparkContext 将应用程序代码发送给Executor
13，task在executor上运行，运行完毕释放所有资源。
二，
在上图中，发生箭头交叉就形成一个stage，其中与伴随这shuffle操作，并且这些算子（groupby,join）都是Action中的算子，map,union则属于Transformation中的算子。
理解算子的含义：
- hadoop只有map、Reduce这两个算子
- Spark提供了很多算子：
如上图，一个Job被拆分成若干个stage,每个stage执行一些计算，产生一些中间结果，他们的目的是最终生成这个JOB的计算结果，每个stage是一个taskset，包含若干个task。Task是spark最小的工作单元。在一个executor（执行器）上完成一个特定的事情。
三、窄依赖与宽依赖的判断方式，这里提供三种：
- 窄依赖：一个父RDD的一个partition最多被一个子RDD的一个partition使用。
- 宽依赖：一个父RDD的一个partition被多个子RDD的partition使用。
- 是否会发生shuffle操作，宽依赖会发生shuffle操作。也就是总结1，2，一个partition结果只被一个子paritition使用也就相当于没有发生shuffle操作。
- 也可以看有没有发生combine操作，不同的parititons被多个子RDD使用，必然发生合并操作。
四、理解下RDD是什么：全名“弹性分布式数据集”
- 可类比理解就是，hdfs上文件分片后的状态，比如使用splitline(),按行分割，则一行就是一个RDD。
- RDD是不可改变的分布式集合对象，因为它是加载的文件，明显我们不能对hdfs上的文件做增删改。
- 如 val lines=sc.textFile(“/home/aa.txt”);
这里lines即RDDs;
如果aa.txt很大，那么按照hdfs的文件写入，我们知道aa.txt是被按照64m放到不同的datanode节点上，在执行算子时在各个节点上分别处理各自的数据，可是我们操作的的对象都是lines这个变量，因此lines也即是这些节点数据的集合，即RDDS.
4，RDDs创建的二种方式：1，val rdds=sc.textFile（）；2，并行化处理，创建一个类似Array的容器，val Rdds=sc.parallelize(Array(1,2,3,4),4) (注，第二个参数4是parititons的个数
5，RDD.persist():持久化
默认每次在RDDs上进行action操作，spark都重新计算RDDs,如果想重复利用一个RDDs,可以使用RDD.persisit()。例如：对于同一个lines，我要进行一系列的转换，然后用count计算，如果我还想接着计算reduce,那么持久化就会利用前面的count的缓存数据计算reduce.最后，可以使用unpersist()方法从缓存中移除。
6，RDDs的血统关系图：spark维护者RDDS之间的依赖关系的创建关系，叫做血统关系图。Spark使用血统关系图来计算每个RDD的需求和恢复丢失的数据。
上面就是一个简单的血统图，优势：知道数据的操作记录，如果其中某一步骤的RDD丢失了，那么可根据血统关系图知道数据是怎么来的，可正向可反向，进而可恢复数据。
7，延迟计算（lazy Evaluation）：spark对RDDs的计算，是他们第一次使用action操作时，通俗说就是只有在数据被必要使用是才去加载，同java的懒加载，比如我们使用transformation对数据转换，但是如果到最后我们并没有使用转换后的数据区计算结果呢？这样岂不是白白耗费资源了吗？这在大数据中是十分显著的，那么怎么知道在使用时，再去执行呢？Spark内部有metadata表会记录转换的操作记录。
五、RDD操作函数分Transformation和Action两类：
（1）Transformation是转换的意思，顾名思义就是把数据从一种形式转变成另一种形式，可以理解成转成方便我们看，好比把一长串的字符串，转成json树状图。
（2）Action是执行的意思，spark提供了很多算子，伴随DAG图。
（3）两个可以理解成对应hadoop中的map和reduce操作。
（4）没有action操作，单单转换是没有意义的。
六、Spark并行化就是执行了parallize()方法，如：sc.parallize（arrry）
七、sparkContext是一个对象，代表和一个集群的链接。
Sc.textFile（）即是加载对象。
八、再理解下shuffle过程：把不同partition下相同的key聚集到一个partition下，造成了数据在内存中的重新分布。这也就是所谓的打乱、洗牌。
Shuffle过程分两个阶段：shuffle write和shuffle fetch。Shuffle write将shuffle MapTask任务产生的中间结果缓存到内存中，shuffle fetch获取shuffleMapTask缓存的中间结果进行shuffleReduceTask计算。