Spark是一个快速且通用的集群计算框架
一、Spark的特点
1.Spark是快速的：
Spark扩充了流行的MapReduce计算框架
Spark是基于内存的计算
2.Spark是通用的：
Spark的涉及容纳了其他分布式系统拥有的功能：批处理、迭代式计算、交互查询和流处理等
其优势是：降低了维护的成本
3.Spark是高度开放的：
Spark提供了Python、Java、Scala、SQL的API和丰富的内置库
二、Spark的组件
1.Spark core：
包含Spark的基本功能，包含任务调度，内存管理，容错机制等
内部定义了RDDs
提供了很多APIs来创建和操作这些RDDs
应用场景：为其他组件提供底层服务
2.Spark SQL：
是Spark处理结构化数据的库，就像Hive SQL，Mysql一样
应用场景：企业中用来做报表的统计
3.Spark Streaming：
是实时数据流处理组件，类似Storm
Spark Streaming提供API来操作实时数据流
应用场景：企业中用来从kafka接受数据做实时统计
4.Mlib：–机器学习
5.Graphx：–处理图
6.Cluster Managers：
就是集群管理，Spark自带一个集群管理，是单独调度器
常见的集群内管理包括：Hadoop YARN，Apache Mesos
7.密集集成优点：
Spark底层优化了，基于Spark底层的组件，也得到了相应的优化
紧密集成，节省了各个组件组合使用时的部署，测试等时间
向Spark增加新的组件时，其他组件，可立刻享用新组件的功能
三、Spark与Hadoop的比较——应用场景的比较
1.Hadoop的应用场景：离线处理、对时效性要求不高
2.Spark的应用场景：时效性要求高的场景，机器学习等领域
3.比较：（中立的观点）
这是一个生态系统，每个组件都有其作用，各善其职即可
Spark不具有HDFS的存储功能，要借助HDFS等持久化数据
大数据将会孕育除更多的新技术
四、通过命令行执行Spark——WordCount
1.启动Spark：spark-shell --master local[2]
2.spark实现word count
1）读取数据：var file=sc.textFile(“file:///home/hadoop/data/hello.txt”)
2）拆分每一行：var a=file.flatMap(line=>line.split(" "))
3）为每个单词赋上1，用于计数：var b=a.map(word=>(word,1))
4）将相同单词的计数加和：var c=b.reduceByKey(_ + _)
上述执行，可以通过下面这一条语句执行，得到相同的结果：
sc.textFile(“file:///home/hadoop/data/hello.txt”).flatMap(line=>line.split(" ")).map(word=>(word,1)).reduceByKey(_ + _).collect
五、通过idea写好Spark程序，打包，在集群上执行
1.在虚拟机上使用Spark时，同样需要配置ssh免密登陆，同hadoop的配置相同，每台虚拟机仅需要配置一次即可
2.写好程序后，需要打成jar包，这里介绍使用idea打jar包
file->project structure->artifacts->左上角加号->jar->选择下面的那个->要打包的项目名->main class的名字->上面的选项是连依赖包一起打成jar包/下面的选择是不包含依赖包->apply->ok
3.build->build artifacts->build
4.虚拟机啊启动master和worker：sbin目录下执行：./start-all
5.把jar包copy到集群上：idea上打好的jar包在output中
在C:\Users\PYN\IdeaProjects\scalatrain\out\artifacts\scalatrain_jar 下执行命令：scp scalatrain.jar hadoop@***.***.***.***:~/lib
6.提交，运行
在spark目录下执行：
./bin/spark-submit --master local[2] --class com.scala.scala.com.spark.WordCount /home/hadoop/lib/scalatrain.jar