总结《Spark技术内幕》第一章 Spark简介
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Spark简介
1.1 spark 是什么？
spark是大数据分析引擎，集批处理，实时流计算处理分布式数据集。
Spark实现了一种分布式的内存抽象，称为弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset，RDD）。它支持基于工作集的应用，同时具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。
RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中，后续的查询能够重用工作集，这极大地提升了查询速度。
1.2 spark的优点？
- Spark vs Mapreduce 内存 vs 磁盘
spark 和 mapreduce 计算都是发生在内存中，区别在于：Mapreduce 需要将中间计算的结果写入磁盘，然后再读取磁盘，从而导致了频繁的磁盘io。
spark则不需要将中间计算结果保存在磁盘，得益于RDD（弹性分布式数据集）和DAG（有向无环图）
DAG记录了job的stage以及在job执行过程中父RDD和子RDD之间的依赖关系。
中间结果能够以RDD的形式存放在内存中，且能够从DAG中恢复，大大减少了磁盘IO。
- spark和MapReduce Shuffle，两者至少有一点不同：
MapReduce在Shuffle时需要花费大量时间进行排序，排序在MapReduce的Shuffle中似乎是不可避免的；
Spark在Shuffle时则只有部分场景才需要排序，支持基于Hash的分布式聚合，更加省时；
- 多进程模型 vs 多线程模型的区别
MapReduce采用了多进程模型，而Spark采用了多线程模型。
多进程模型的好处是便于细粒度控制每个任务占用的资源，但每次任务的启动都会消耗一定的启动时间。就是说MapReduce的Map Task和Reduce Task是进程级别的，而Spark Task则是基于线程模型的。
mapreduce 中的 map 和 reduce 都是 jvm 进程，每次启动都需要重新申请资源，消耗了不必要的时间（假设容器启动时间大概1s，如果有1200个block，那么单独启动map进程事件就需要20分钟）
Spark则是通过复用线程池中的线程来减少启动、关闭task所需要的开销。
1.3 spark架构
1.3.1 角色说明：
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Driver是用户编写的数据处理逻辑，这个逻辑中包含用户创建的SparkContext。
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SparkContext是用户逻辑与Spark集群主要的交互接口，它会和Cluster Manager交互，包括向它申请计算资源等。
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ClusterManager负责集群的资源管理和调度，现在支持Standalone、Apache Mesos和Hadoop的YARN。
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Worker Node是集群中可以执行计算任务的节点。
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Executor 是在一个Worker Node上为某应用启动的一个进程，该进程负责运行任务，并且负责将数据存在内存或者磁盘上。
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Task是被送到某个Executor上的计算单元。每个应用都有各自独立的Executor，计算最终在计算节点的Executor中执行。
1.3.2 用户程序从最开始的提交到最终的计算执行，需要经历以下几个阶段：
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用户程序创建SparkContext时，新创建的SparkContext实例会连接到Cluster Manager。Cluster Manager会根据用户提交时设置的CPU和内存等信息为本次提交分配计算资源，启动Executor。
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Driver会将用户程序划分为不同的执行阶段，每个执行阶段由一组完全相同的Task组成，这些Task分别作用于待处理数据的不同分区。在阶段划分完成和Task创建后，Driver会向Executor发送Task。
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Executor在接收到Task后，会下载Task的运行时依赖，在准备好Task的执行环境后，会开始执行Task，并且将Task的运行状态汇报给Driver。
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Driver会根据收到的Task的运行状态来处理不同的状态更新。Task分为两种：一种是Shuffle Map Task，它实现数据的重新洗牌，洗牌的结果保存到Executor所在节点的文件系统中；另外一种是Result Task，它负责生成结果数据。
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Driver会不断地调用Task，将Task发送到Executor执行，在所有的Task都正确执行或者超过执行次数的限制仍然没有执行成功时停止。
