Spark enterprise project combat, source depth analysis, real-time stream processing, machine learning

Spark (a): the basic structure and principle

 Apache Spark is built around speed, ease of use and sophisticated analysis of large data processing framework, originally developed in 2009 by the University of California, Berkeley AMPLab, and became one of the Apache open source project in 2010, and so on Hadoop and Storm other big data and MapReduce technology compared to, Spark has the following advantages:

• Spark provides a comprehensive and unified framework for managing a variety of needs with different properties (text data, graphics data, etc.) of data sets and data sources (batch or real-time data stream data) of large data processing

• Official information on Spark can apply Hadoop cluster in memory to run 100 times faster, or even be able to run the application on the disk speed of 10X

 aims:

• Architecture and ecology

• spark and hadoop

• Running processes and characteristics

• Common Terms

• standalone mode

• yarn cluster

• RDD running processes

Architecture and ecology:

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• Usually when the amount of data to be processed is more than the stand-alone dimension (such as our computer has 4GB of memory, and we need to deal with more than 100GB of data) then we can choose to calculate spark clusters, sometimes we may need to handle the amount of data is not large, but the calculation is very complicated and requires a lot of time, then we can also choose to take advantage of the powerful spark cluster computing resources, parallelization calculates its architecture diagram is as follows:

• 

• Spark Core: Spark containing a basic function; especially the RDD defined API, both the operation and operation on it. Spark of other libraries are built on top of RDD and Spark Core

• Spark SQL: SQL variants offer Hive Query Language (HiveQL) by Apache Hive is an API to interact with the Spark. Each database table is treated as a RDD, Spark SQL query is converted to Spark operations.

• Spark Streaming: processing and control of the realtime data streams. Spark Streaming allows the program to be able to handle real-time data the same as ordinary RDD

• MLlib: a commonly used machine learning algorithm library, the algorithm is implemented as a Spark of the operation of the RDD. This library contains scalable learning algorithms, such as classification, regression and other large data sets need to operate iteration.

• GraphX: control chart, illustrating the operation and a parallel set of algorithm and set of tools calculated. GraphX ​​extends RDD API, comprising a control chart created submap, the operation of all the vertices on the access path

• Figure Spark architecture composed as follows:

• 

• Cluster Manager: In standalone mode, the master node is the Master controls the entire cluster, to monitor worker. In YARN mode for the Explorer

• Worker nodes: the node, compute node responsible for controlling start Executor or Driver.

• Driver: Run Application of main () function

• Executor: actuator, an Application for a process running on a worker node

Spark and hadoop:

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• Hadoop has two core modules, the distributed storage module and distributed computing module Mapreduce HDFS

• spark itself does not provide a distributed file system, so the analysis spark mostly depends on the Hadoop distributed file system, HDFS

• Hadoop with the spark of Mapreduce data can be calculated and compared to the Mapreduce, spark faster and provide more feature-rich

• The relationship is as follows:

• 

 Running processes and characteristics:

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• spark flowchart of the operation is as follows:

• 

1. Spark Application to build the operating environment, start SparkContext

2. SparkContext to the resource manager (can be Standalone, Mesos, Yarn) application running Executor resources, and start StandaloneExecutorbackend,

3. Task Executor to apply SparkContext

4. SparkContext will distribute the application to Executor

5. FIG SparkContext constructed DAG, DAG the graph into the Stage, to send Taskset Task Scheduler, and finally by the Task Scheduler Task to a running Executor

6. Task running on the Executor, runs out of free all resources

     Spark Run Features:

1. 每个Application获取专属的executor进程，该进程在Application期间一直驻留，并以多线程方式运行Task。这种Application隔离机制是有优势的，无论是从调度角度看（每个Driver调度他自己的任务），还是从运行角度看（来自不同Application的Task运行在不同JVM中），当然这样意味着Spark Application不能跨应用程序共享数据，除非将数据写入外部存储系统

2. Spark与资源管理器无关，只要能够获取executor进程，并能保持相互通信就可以了

3. 提交SparkContext的Client应该靠近Worker节点（运行Executor的节点），最好是在同一个Rack里，因为Spark Application运行过程中SparkContext和Executor之间有大量的信息交换

4. Task采用了数据本地性和推测执行的优化机制

常用术语:

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• Application: Appliction都是指用户编写的Spark应用程序，其中包括一个Driver功能的代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码

• Driver:  Spark中的Driver即运行上述Application的main函数并创建SparkContext，创建SparkContext的目的是为了准备Spark应用程序的运行环境，在Spark中有SparkContext负责与ClusterManager通信，进行资源申请、任务的分配和监控等，当Executor部分运行完毕后，Driver同时负责将SparkContext关闭，通常用SparkContext代表Driver

• Executor:  某个Application运行在worker节点上的一个进程，  该进程负责运行某些Task， 并且负责将数据存到内存或磁盘上，每个Application都有各自独立的一批Executor， 在Spark on Yarn模式下，其进程名称为CoarseGrainedExecutor Backend。一个CoarseGrainedExecutor Backend有且仅有一个Executor对象， 负责将Task包装成taskRunner,并从线程池中抽取一个空闲线程运行Task， 这个每一个oarseGrainedExecutor Backend能并行运行Task的数量取决与分配给它的cpu个数

• Cluter Manager：指的是在集群上获取资源的外部服务。目前有三种类型

1. 
   

   1. Standalon : spark原生的资源管理，由Master负责资源的分配

   2. Apache Mesos:与hadoop MR兼容性良好的一种资源调度框架

   3. Hadoop Yarn: 主要是指Yarn中的ResourceManager

• Worker: 集群中任何可以运行Application代码的节点，在Standalone模式中指的是通过slave文件配置的Worker节点，在Spark on Yarn模式下就是NoteManager节点

• Task: 被送到某个Executor上的工作单元，但hadoopMR中的MapTask和ReduceTask概念一样，是运行Application的基本单位，多个Task组成一个Stage，而Task的调度和管理等是由TaskScheduler负责

• Job: 包含多个Task组成的并行计算，往往由Spark Action触发生成， 一个Application中往往会产生多个Job

• Stage: 每个Job会被拆分成多组Task， 作为一个TaskSet， 其名称为Stage，Stage的划分和调度是有DAGScheduler来负责的，Stage有非最终的Stage（Shuffle Map Stage）和最终的Stage（Result Stage）两种，Stage的边界就是发生shuffle的地方

• DAGScheduler: 根据Job构建基于Stage的DAG（Directed Acyclic Graph有向无环图)，并提交Stage给TASkScheduler。 其划分Stage的依据是RDD之间的依赖的关系找出开销最小的调度方法，如下图

• 

• TASKSedulter: 将TaskSET提交给worker运行，每个Executor运行什么Task就是在此处分配的. TaskScheduler维护所有TaskSet，当Executor向Driver发生心跳时，TaskScheduler会根据资源剩余情况分配相应的Task。另外TaskScheduler还维护着所有Task的运行标签，重试失败的Task。下图展示了TaskScheduler的作用

• 

• 在不同运行模式中任务调度器具体为：

1. 
   

   1. Spark on Standalone模式为TaskScheduler

   2. YARN-Client模式为YarnClientClusterScheduler

   3. YARN-Cluster模式为YarnClusterScheduler

• 将这些术语串起来的运行层次图如下：

• 

• Job=多个stage，Stage=多个同种task, Task分为ShuffleMapTask和ResultTask，Dependency分为ShuffleDependency和NarrowDependency

Spark运行模式：

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• Spark的运行模式多种多样，灵活多变，部署在单机上时，既可以用本地模式运行，也可以用伪分布模式运行，而当以分布式集群的方式部署时，也有众多的运行模式可供选择，这取决于集群的实际情况，底层的资源调度即可以依赖外部资源调度框架，也可以使用Spark内建的Standalone模式。

• 对于外部资源调度框架的支持，目前的实现包括相对稳定的Mesos模式，以及hadoop YARN模式

• 本地模式：常用于本地开发测试，本地还分别 local 和 local cluster

standalone: 独立集群运行模式

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• Standalone模式使用Spark自带的资源调度框架

• 采用Master/Slaves的典型架构，选用ZooKeeper来实现Master的HA

• 框架结构图如下:

• 

• 该模式主要的节点有Client节点、Master节点和Worker节点。其中Driver既可以运行在Master节点上中，也可以运行在本地Client端。当用spark-shell交互式工具提交Spark的Job时，Driver在Master节点上运行；当使用spark-submit工具提交Job或者在Eclips、IDEA等开发平台上使用”new SparkConf.setManager(“spark://master:7077”)”方式运行Spark任务时，Driver是运行在本地Client端上的

• 运行过程如下图：（参考至：http://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/51833681）

• 

1. SparkContext连接到Master，向Master注册并申请资源（CPU Core 和Memory）

2. Master根据SparkContext的资源申请要求和Worker心跳周期内报告的信息决定在哪个Worker上分配资源，然后在该Worker上获取资源，然后启动StandaloneExecutorBackend；

3. StandaloneExecutorBackend向SparkContext注册；

4. SparkContext将Applicaiton代码发送给StandaloneExecutorBackend；并且SparkContext解析Applicaiton代码，构建DAG图，并提交给DAG Scheduler分解成Stage（当碰到Action操作时，就会催生Job；每个Job中含有1个或多个Stage，Stage一般在获取外部数据和shuffle之前产生），然后以Stage（或者称为TaskSet）提交给Task Scheduler，Task Scheduler负责将Task分配到相应的Worker，最后提交给StandaloneExecutorBackend执行；

5. StandaloneExecutorBackend会建立Executor线程池，开始执行Task，并向SparkContext报告，直至Task完成

6. 所有Task完成后，SparkContext向Master注销，释放资源

yarn:  （参考：http://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/51833681）

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• Spark on YARN模式根据Driver在集群中的位置分为两种模式：一种是YARN-Client模式，另一种是YARN-Cluster（或称为YARN-Standalone模式）

• Yarn-Client模式中，Driver在客户端本地运行，这种模式可以使得Spark Application和客户端进行交互，因为Driver在客户端，所以可以通过webUI访问Driver的状态，默认是http://hadoop1:4040访问，而YARN通过http:// hadoop1:8088访问

• YARN-client的工作流程步骤为：

• 

• Spark Yarn Client向YARN的ResourceManager申请启动Application Master。同时在SparkContent初始化中将创建DAGScheduler和TASKScheduler等，由于我们选择的是Yarn-Client模式，程序会选择YarnClientClusterScheduler和YarnClientSchedulerBackend

• ResourceManager收到请求后，在集群中选择一个NodeManager，为该应用程序分配第一个Container，要求它在这个Container中启动应用程序的ApplicationMaster，与YARN-Cluster区别的是在该ApplicationMaster不运行SparkContext，只与SparkContext进行联系进行资源的分派

• Client中的SparkContext初始化完毕后，与ApplicationMaster建立通讯，向ResourceManager注册，根据任务信息向ResourceManager申请资源（Container）

• 一旦ApplicationMaster申请到资源（也就是Container）后，便与对应的NodeManager通信，要求它在获得的Container中启动CoarseGrainedExecutorBackend，CoarseGrainedExecutorBackend启动后会向Client中的SparkContext注册并申请Task

• client中的SparkContext分配Task给CoarseGrainedExecutorBackend执行，CoarseGrainedExecutorBackend运行Task并向Driver汇报运行的状态和进度，以让Client随时掌握各个任务的运行状态，从而可以在任务失败时重新启动任务

• 应用程序运行完成后，Client的SparkContext向ResourceManager申请注销并关闭自己

Spark Cluster模式:

• 在YARN-Cluster模式中，当用户向YARN中提交一个应用程序后，YARN将分两个阶段运行该应用程序：

1. 
   

   1. 第一个阶段是把Spark的Driver作为一个ApplicationMaster在YARN集群中先启动；

   2. 第二个阶段是由ApplicationMaster创建应用程序，然后为它向ResourceManager申请资源，并启动Executor来运行Task，同时监控它的整个运行过程，直到运行完成

• YARN-cluster的工作流程分为以下几个步骤

• 

• Spark Yarn Client向YARN中提交应用程序，包括ApplicationMaster程序、启动ApplicationMaster的命令、需要在Executor中运行的程序等

• ResourceManager收到请求后，在集群中选择一个NodeManager，为该应用程序分配第一个Container，要求它在这个Container中启动应用程序的ApplicationMaster，其中ApplicationMaster进行SparkContext等的初始化

• ApplicationMaster向ResourceManager注册，这样用户可以直接通过ResourceManage查看应用程序的运行状态，然后它将采用轮询的方式通过RPC协议为各个任务申请资源，并监控它们的运行状态直到运行结束

• 一旦ApplicationMaster申请到资源（也就是Container）后，便与对应的NodeManager通信，要求它在获得的Container中启动CoarseGrainedExecutorBackend，CoarseGrainedExecutorBackend启动后会向ApplicationMaster中的SparkContext注册并申请Task。这一点和Standalone模式一样，只不过SparkContext在Spark Application中初始化时，使用CoarseGrainedSchedulerBackend配合YarnClusterScheduler进行任务的调度，其中YarnClusterScheduler只是对TaskSchedulerImpl的一个简单包装，增加了对Executor的等待逻辑等

• ApplicationMaster中的SparkContext分配Task给CoarseGrainedExecutorBackend执行，CoarseGrainedExecutorBackend运行Task并向ApplicationMaster汇报运行的状态和进度，以让ApplicationMaster随时掌握各个任务的运行状态，从而可以在任务失败时重新启动任务

• 应用程序运行完成后，ApplicationMaster向ResourceManager申请注销并关闭自己

Spark Client 和 Spark Cluster的区别:

• 理解YARN-Client和YARN-Cluster深层次的区别之前先清楚一个概念：Application Master。在YARN中，每个Application实例都有一个ApplicationMaster进程，它是Application启动的第一个容器。它负责和ResourceManager打交道并请求资源，获取资源之后告诉NodeManager为其启动Container。从深层次的含义讲YARN-Cluster和YARN-Client模式的区别其实就是ApplicationMaster进程的区别

• YARN-Cluster模式下，Driver运行在AM(Application Master)中，它负责向YARN申请资源，并监督作业的运行状况。当用户提交了作业之后，就可以关掉Client，作业会继续在YARN上运行，因而YARN-Cluster模式不适合运行交互类型的作业

• YARN-Client模式下，Application Master仅仅向YARN请求Executor，Client会和请求的Container通信来调度他们工作，也就是说Client不能离开

思考： 我们在使用Spark提交job时使用的哪种模式？

 

RDD运行流程：

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• RDD在Spark中运行大概分为以下三步：

1. 
   

   1. 创建RDD对象

   2. DAGScheduler模块介入运算，计算RDD之间的依赖关系，RDD之间的依赖关系就形成了DAG

   3. 每一个Job被分为多个Stage。划分Stage的一个主要依据是当前计算因子的输入是否是确定的，如果是则将其分在同一个Stage，避免多个Stage之间的消息传递开销

• 示例图如下：

• 

• 以下面一个按 A-Z 首字母分类，查找相同首字母下不同姓名总个数的例子来看一下 RDD 是如何运行起来的

• 

• 创建 RDD  上面的例子除去最后一个 collect 是个动作，不会创建 RDD 之外，前面四个转换都会创建出新的 RDD 。因此第一步就是创建好所有 RDD( 内部的五项信息 )？

• 创建执行计划 Spark 会尽可能地管道化，并基于是否要重新组织数据来划分 阶段 (stage) ，例如本例中的 groupBy() 转换就会将整个执行计划划分成两阶段执行。最终会产生一个 DAG(directed acyclic graph ，有向无环图 ) 作为逻辑执行计划

• 

• 调度任务  将各阶段划分成不同的 任务 (task) ，每个任务都是数据和计算的合体。在进行下一阶段前，当前阶段的所有任务都要执行完成。因为下一阶段的第一个转换一定是重新组织数据的，所以必须等当前阶段所有结果数据都计算出来了才能继续

作者：杨思义，2014年6月至今工作于北京亚信智慧数据科技有限公司 BDX大数据事业部，从2014年9月开始从事项目spark相关应用开发。

　　来源：数盟

　　Spark简介

　　Spark是整个BDAS的核心组件，是一个大数据分布式编程框架，不仅实现了MapReduce的算子map 函数和reduce函数及计算模型，还提供更为丰富的算子，如filter、join、groupByKey等。是一个用来实现快速而同用的集群计算的平台。

　　Spark将分布式数据抽象为弹性分布式数据集（RDD），实现了应用任务调度、RPC、序列化和压缩，并为运行在其上的上层组件提供API。其底层采用Scala这种函数式语言书写而成，并且所提供的API深度借鉴Scala函数式的编程思想，提供与Scala类似的编程接口

　　Sparkon Yarn

　　

　　从用户提交作业到作业运行结束整个运行期间的过程分析。

　　一、客户端进行操作

1. 根据yarnConf来初始化yarnClient，并启动yarnClient

2. 创建客户端Application，并获取Application的ID，进一步判断集群中的资源是否满足executor和ApplicationMaster申请的资源，如果不满足则抛出IllegalArgumentException；

3. 设置资源、环境变量：其中包括了设置Application的Staging目录、准备本地资源（jar文件、log4j.properties）、设置Application其中的环境变量、创建Container启动的Context等；

4. 设置Application提交的Context，包括设置应用的名字、队列、AM的申请的Container、标记该作业的类型为Spark；

5. 申请Memory，并最终通过yarnClient.submitApplication向ResourceManager提交该Application。

　　当作业提交到YARN上之后，客户端就没事了，甚至在终端关掉那个进程也没事，因为整个作业运行在YARN集群上进行，运行的结果将会保存到HDFS或者日志中。

　　二、提交到YARN集群，YARN操作

1. 运行ApplicationMaster的run方法；

2. 设置好相关的环境变量。

3. 创建amClient，并启动；

4. 在Spark UI启动之前设置Spark UI的AmIpFilter；

5. 在startUserClass函数专门启动了一个线程（名称为Driver的线程）来启动用户提交的Application，也就是启动了Driver。在Driver中将会初始化SparkContext；

6. 等待SparkContext初始化完成，最多等待spark.yarn.applicationMaster.waitTries次数（默认为10），如果等待了的次数超过了配置的，程序将会退出；否则用SparkContext初始化yarnAllocator；

7. 当SparkContext、Driver初始化完成的时候，通过amClient向ResourceManager注册ApplicationMaster

8. 分配并启动Executeors。在启动Executeors之前，先要通过yarnAllocator获取到numExecutors个Container，然后在Container中启动Executeors。

   　　那么这个Application将失败，将Application Status标明为FAILED，并将关闭SparkContext。其实，启动Executeors是通过ExecutorRunnable实现的，而ExecutorRunnable内部是启动CoarseGrainedExecutorBackend的。

9. 最后，Task将在CoarseGrainedExecutorBackend里面运行，然后运行状况会通过Akka通知CoarseGrainedScheduler，直到作业运行完成。

　　Spark节点的概念

　　一、Spark驱动器是执行程序中的main()方法的进程。它执行用户编写的用来创建SparkContext(初始化)、创建RDD，以及运行RDD的转化操作和行动操作的代码。

　　驱动器节点driver的职责：

1. 把用户程序转为任务task(driver)

   　　Spark驱动器程序负责把用户程序转化为多个物理执行单元，这些单元也被称之为任务task(详解见备注)

2. 为执行器节点调度任务(executor)

   　　有了物理计划之后，Spark驱动器在各个执行器节点进程间协调任务的调度。Spark驱动器程序会根据当前的执行器节点，把所有任务基于数据所在位置分配给合适的执行器进程。当执行任务时，执行器进程会把缓存的数据存储起来，而驱动器进程同样会跟踪这些缓存数据的位置，并利用这些位置信息来调度以后的任务，以尽量减少数据的网络传输。（就是所谓的移动计算，而不移动数据)。

　　二、执行器节点

　　作用：

1. 负责运行组成Spark应用的任务，并将结果返回给驱动器进程；

2. 通过自身的块管理器(blockManager)为用户程序中要求缓存的RDD提供内存式存储。RDD是直接缓存在执行器进程内的，因此任务可以在运行时充分利用缓存数据加快运算。

　　驱动器的职责：

　　所有的Spark程序都遵循同样的结构：程序从输入数据创建一系列RDD，再使用转化操作派生成新的RDD，最后使用行动操作手机或存储结果RDD，Spark程序其实是隐式地创建出了一个由操作组成的逻辑上的有向无环图DAG。当驱动器程序执行时，它会把这个逻辑图转为物理执行计划。

　　这样 Spark就把逻辑计划转为一系列步骤(stage)，而每个步骤又由多个任务组成。这些任务会被打包送到集群中。

　　Spark初始化

1. 每个Spark应用都由一个驱动器程序来发起集群上的各种并行操作。驱动器程序包含应用的main函数，并且定义了集群上的分布式数据集，以及对该分布式数据集应用了相关操作。

2. 驱动器程序通过一个SparkContext对象来访问spark,这个对象代表对计算集群的一个连接。（比如在sparkshell启动时已经自动创建了一个SparkContext对象，是一个叫做SC的变量。(下图，查看变量sc)

   　　

3. 一旦创建了sparkContext，就可以用它来创建RDD。比如调用sc.textFile()来创建一个代表文本中各行文本的RDD。（比如vallinesRDD = sc.textFile(“yangsy.text”),val spark = linesRDD.filter(line=>line.contains(“spark”),spark.count()）

   　　执行这些操作，驱动器程序一般要管理多个执行器,就是我们所说的executor节点。

4. 在初始化SparkContext的同时，加载sparkConf对象来加载集群的配置，从而创建sparkContext对象。

   　　从源码中可以看到，在启动thriftserver时，调用了spark- daemon.sh文件，该文件源码如左图，加载spark_home下的conf中的文件。

   　　

   　　（在执行后台代码时，需要首先创建conf对象，加载相应参数， val sparkConf = newSparkConf().setMaster("local").setAppName("cocapp").set("spark.executor.memory","1g"), val sc: SparkContext = new SparkContext(sparkConf))

　　RDD工作原理：

　　RDD(Resilient DistributedDatasets)[1] ,弹性分布式数据集，是分布式内存的一个抽象概念，RDD提供了一种高度受限的共享内存模型，即RDD是只读的记录分区的集合，只能通过在其他RDD执行确定的转换操作（如map、join和group by）而创建，然而这些限制使得实现容错的开销很低。对开发者而言，RDD可以看作是Spark的一个对象，它本身运行于内存中，如读文件是一个RDD，对文件计算是一个RDD，结果集也是一个RDD ，不同的分片、数据之间的依赖、key-value类型的map数据都可以看做RDD。

　　主要分为三部分：创建RDD对象，DAG调度器创建执行计划，Task调度器分配任务并调度Worker开始运行。

　　SparkContext(RDD相关操作)→通过(提交作业)→(遍历RDD拆分stage→生成作业)DAGScheduler→通过（提交任务集）→任务调度管理(TaskScheduler)→通过（按照资源获取任务)→任务调度管理(TaskSetManager)

　　Transformation返回值还是一个RDD。它使用了链式调用的设计模式，对一个RDD进行计算后，变换成另外一个RDD，然后这个RDD又可以进行另外一次转换。这个过程是分布式的。

　　Action返回值不是一个RDD。它要么是一个Scala的普通集合，要么是一个值，要么是空，最终或返回到Driver程序，或把RDD写入到文件系统中

　　转换(Transformations)(如：map, filter, groupBy, join等)，Transformations操作是Lazy的，也就是说从一个RDD转换生成另一个RDD的操作不是马上执行，Spark在遇到Transformations操作时只会记录需要这样的操作，并不会去执行，需要等到有Actions操作的时候才会真正启动计算过程进行计算。

　　操作(Actions)(如：count, collect, save等)，Actions操作会返回结果或把RDD数据写到存储系统中。Actions是触发Spark启动计算的动因。

　　它们本质区别是：Transformation返回值还是一个RDD。它使用了链式调用的设计模式，对一个RDD进行计算后，变换成另外一个RDD，然后这个RDD又可以进行另外一次转换。这个过程是分布式的。Action返回值不是一个RDD。它要么是一个Scala的普通集合，要么是一个值，要么是空，最终或返回到Driver程序，或把RDD写入到文件系统中。关于这两个动作，在Spark开发指南中会有就进一步的详细介绍，它们是基于Spark开发的核心。

　　RDD基础

1. Spark中的RDD就是一个不可变的分布式对象集合。每个RDD都被分为多个分区，这些分区运行在集群的不同节点上。创建RDD的方法有两种：一种是读取一个外部数据集；一种是在群东程序里分发驱动器程序中的对象集合，不如刚才的示例，读取文本文件作为一个字符串的RDD的示例。

2. 创建出来后，RDD支持两种类型的操作:转化操作和行动操作

   　　转化操作会由一个RDD生成一个新的RDD。（比如刚才的根据谓词筛选）

   　　行动操作会对RDD计算出一个结果，并把结果返回到驱动器程序中，或把结果存储到外部存储系统（比如HDFS）中。比如first()操作就是一个行动操作，会返回RDD的第一个元素。

   　　注：转化操作与行动操作的区别在于Spark计算RDD的方式不同。虽然你可以在任何时候定义一个新的RDD，但Spark只会惰性计算这些RDD。它们只有第一个在一个行动操作中用到时，才会真正的计算。之所以这样设计，是因为比如刚才调用sc.textFile(...)时就把文件中的所有行都读取并存储起来，就会消耗很多存储空间，而我们马上又要筛选掉其中的很多数据。

   　　这里还需要注意的一点是，spark会在你每次对它们进行行动操作时重新计算。如果想在多个行动操作中重用同一个RDD，那么可以使用RDD.persist()或RDD.collect()让Spark把这个RDD缓存下来。（可以是内存，也可以是磁盘)

3. Spark会使用谱系图来记录这些不同RDD之间的依赖关系，Spark需要用这些信息来按需计算每个RDD，也可以依靠谱系图在持久化的RDD丢失部分数据时用来恢复所丢失的数据。(如下图，过滤errorsRDD与warningsRDD,最终调用union()函数)

   　　

　　RDD计算方式

　　

　　RDD的宽窄依赖

　　

　　窄依赖 (narrowdependencies) 和宽依赖 (widedependencies) 。窄依赖是指 父 RDD 的每个分区都只被子 RDD 的一个分区所使用 。相应的，那么宽依赖就是指父 RDD 的分区被多个子 RDD 的分区所依赖。例如， map 就是一种窄依赖，而 join 则会导致宽依赖

　　这种划分有两个用处。首先，窄依赖支持在一个结点上管道化执行。例如基于一对一的关系，可以在 filter 之后执行 map 。其次，窄依赖支持更高效的故障还原。因为对于窄依赖，只有丢失的父 RDD 的分区需要重新计算。而对于宽依赖，一个结点的故障可能导致来自所有父 RDD 的分区丢失，因此就需要完全重新执行。因此对于宽依赖，Spark 会在持有各个父分区的结点上，将中间数据持久化来简化故障还原，就像 MapReduce 会持久化 map 的输出一样。

　　SparkExample

　　

　　步骤 1 ：创建 RDD 。上面的例子除去最后一个 collect 是个动作，不会创建 RDD 之外，前面四个转换都会创建出新的 RDD 。因此第一步就是创建好所有 RDD( 内部的五项信息 ) 。

　　步骤 2 ：创建执行计划。Spark 会尽可能地管道化，并基于是否要重新组织数据来划分 阶段 (stage) ，例如本例中的 groupBy() 转换就会将整个执行计划划分成两阶段执行。最终会产生一个 DAG(directedacyclic graph ，有向无环图 ) 作为逻辑执行计划。

　　步骤 3 ：调度任务。 将各阶段划分成不同的 任务 (task) ，每个任务都是数据和计算的合体。在进行下一阶段前，当前阶段的所有任务都要执行完成。因为下一阶段的第一个转换一定是重新组织数据的，所以必须等当前阶段所有结果数据都计算出来了才能继续。

　　假设本例中的 hdfs://names 下有四个文件块，那么 HadoopRDD 中 partitions 就会有四个分区对应这四个块数据，同时 preferedLocations 会指明这四个块的最佳位置。现在，就可以创建出四个任务，并调度到合适的集群结点上。

　　Spark数据分区

1. Spark的特性是对数据集在节点间的分区进行控制。在分布式系统中，通讯的代价是巨大的，控制数据分布以获得最少的网络传输可以极大地提升整体性能。Spark程序可以通过控制RDD分区方式来减少通讯的开销。

2. Spark中所有的键值对RDD都可以进行分区。确保同一组的键出现在同一个节点上。比如，使用哈希分区将一个RDD分成了100个分区，此时键的哈希值对100取模的结果相同的记录会被放在一个节点上。

   　　（可使用partitionBy(newHashPartitioner(100)).persist()来构造100个分区)

3. Spark中的许多操作都引入了将数据根据键跨界点进行混洗的过程。(比如：join(),leftOuterJoin(),groupByKey(),reducebyKey()等)对于像reduceByKey()这样只作用于单个RDD的操作，运行在未分区的RDD上的时候会导致每个键的所有对应值都在每台机器上进行本地计算。

　　SparkSQL的shuffle过程

　　

　　Spark SQL的核心是把已有的RDD，带上Schema信息，然后注册成类似sql里的”Table”，对其进行sql查询。这里面主要分两部分，一是生成SchemaRD，二是执行查询。

　　如果是spark-hive项目，那么读取metadata信息作为Schema、读取hdfs上数据的过程交给Hive完成，然后根据这俩部分生成SchemaRDD，在HiveContext下进行hql()查询。

　　SparkSQL结构化数据

1. 首先说一下ApacheHive，Hive可以在HDFS内或者在其他存储系统上存储多种格式的表。SparkSQL可以读取Hive支持的任何表。要把Spark SQL连接已有的hive上，需要提供Hive的配置文件。hive-site.xml文件复制到spark的conf文件夹下。再创建出HiveContext对象(sparksql的入口)，然后就可以使用HQL来对表进行查询，并以由行足证的RDD的形式拿到返回的数据。

2. 创建Hivecontext并查询数据

   　　importorg.apache.spark.sql.hive.HiveContext

   　　valhiveCtx = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)

   　　valrows = hiveCtx.sql(“SELECT name,age FROM users”)

   　　valfitstRow – rows.first()

   　　println(fitstRow.getSgtring(0)) //字段0是name字段

3. 通过jdbc连接外部数据源更新与加载

   　　Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver")

   　　val conn =DriverManager.getConnection(mySQLUrl)

   　　val stat1 =conn.createStatement()

   　　stat1.execute("UPDATE CI_LABEL_INFO set DATA_STATUS_ID = 2 , DATA_DATE ='" + dataDate +"' where LABEL_ID in ("+allCreatedLabels.mkString(",")+")")

   　　stat1.close()

   　　//加载外部数据源数据到内存

   　　valDIM_COC_INDEX_MODEL_TABLE_CONF =sqlContext.jdbc(mySQLUrl,"DIM_COC_INDEX_MODEL_TABLE_CONF").cache()

   　　val targets =DIM_COC_INDEX_MODEL_TABLE_CONF.filter("TABLE_DATA_CYCLE ="+TABLE_DATA_CYCLE).collect

　　SparkSQL解析

　　

　　首先说下传统数据库的解析，传统数据库的解析过程是按Rusult、Data Source、Operation的次序来解析的。传统数据库先将读入的SQL语句进行解析，分辨出SQL语句中哪些词是关键字（如select,from,where)，哪些是表达式，哪些是Projection，哪些是Data Source等等。进一步判断SQL语句是否规范，不规范就报错，规范则按照下一步过程绑定（Bind)。过程绑定是将SQL语句和数据库的数据字典(列,表,视图等）进行绑定，如果相关的Projection、Data Source等都存在，就表示这个SQL语句是可以执行的。在执行过程中，有时候甚至不需要读取物理表就可以返回结果，比如重新运行刚运行过的SQL语句，直接从数据库的缓冲池中获取返回结果。在数据库解析的过程中SQL语句时，将会把SQL语句转化成一个树形结构来进行处理，会形成一个或含有多个节点(TreeNode)的Tree,然后再后续的处理政对该Tree进行一系列的操作。

　　Spark SQL对SQL语句的处理和关系数据库对SQL语句的解析采用了类似的方法，首先会将SQL语句进行解析，然后形成一个Tree，后续如绑定、优化等处理过程都是对Tree的操作，而操作方法是采用Rule,通过模式匹配，对不同类型的节点采用不同的操作。SparkSQL有两个分支，sqlContext和hiveContext。sqlContext现在只支持SQL语法解析器（Catalyst)，hiveContext支持SQL语法和HiveContext语法解析器。