（一）Spark
Spark基础入门
1、spark的核心概念
2、spark的四大特性
3、spark的整体架构
4、spark的集群安装部署
5、spark的集群的启动和停止
6、spark的集群web管理界面
7、spark-shell
Driver
它会执行客户端写好的main方法，它会构建一个名叫SparkContext对象
该对象是所有spark程序的执行入口
Application
就是一个spark的应用程序，它是包含了客户端的代码和任务运行的资源信息
ClusterManager
它是给程序提供计算资源的外部服务
standAlone
yarn
mesos
Master
它是整个spark集群的老大，，负责任务资源的分配
Worker
它是整个spark集群的小弟，负责任务计算的节点
Executor
它是一个进程，它会在worker节点启动该进程（计算资源）
Task
spark任务是以task线程的方式运行在worker节点对应的executor进程中
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1、RDD弹性分布式数据集的概念
2、RDD弹性分布式数据集的五大属性
3、RDD弹性分布式数据集的算子操作分类
4、RDD弹性分布式数据集的算子操作练习
1. RDD是什么
RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象
它代表一个不可变、可分区、里面的元素可以并行计算的集合。
Dataset：就是一个集合、存储很多数据
Distributed：它内部的元素进行了分布式存储，方便与后期进行分布式计算
Resilient：表示弹性，rdd的数据是可以保存在内存或者磁盘中
2. RDD的五大属性
1）a list of partitions
一系列的分区
这里表示一个rdd有很多分区，每一个分区内部是包含了该rdd的部分数据，
spark中任务是以task线程的方式运行，一个分区就对应一个task线程。
2） a function for computing each split
一系列的计算函数作用在分区上
3）a list of dependencies on other rdds
一系列的依赖关系
4）optionally，a partitioner for key-value rdds
（分区函数，eg：hash-partitioned）
拿到该元素的key hashcode %总的分区数 =分区号
还有一个rangePartitioner
1-100 1号分区
101-200 2号分区
201-300 3号分区
5）optionally，a list of preferred locations
最优的数据位置
RDD的创建
1、 parallelize
makeRDD
2、加载外部的数据源
3、从已经存在的rdd进行转换生成一个新的rdd
RDD的算子分类
1、transformation （转换）
根据已经存在的rdd转换成一个新的rdd，它是延迟加载，它不会立即执行
2、action（动作）
将rdd的计算的结果数据返回给Driver端，或者是保存结果数据到外部存储介质中
transformation算子
1、map（func）
2、filter（func）
3、flatMap（func）
4、mapPartitions（func）
5、mapPartitionsWithIndex（func）以分区为单位
6、union（otherDataset）合并
7、intersection（otherDataset）求交集
8、distinct（[numTasks]）去重
9、groupByKey（[numTasks]）
10、reduceByKey（func,[numTasks]）
11、soryByKey（[ascending]，[numTasks]）
12、soryBy（func，[ascending]，[numTasks]）
13、join（otherDataset，[numTasks]）
14、cogroup（otherDataset，[numTasks]）
15、coalesce（numPartitions）减少RDD的分区数到指定值，合并/减少分区，默认不是Shuff
16、repartition（numPartitions）重新给RDD分区，有shuffle
17、repartitionAndSortWithinPartitions（partitioner）
action算子
1、reduce（func）
2、collect（）以数组的形式返回数据集的所有元素
3、count（）返回RDD的元素的个数
4、first（）返回RDD的第一个元素
5、take（n）返回一个由数据集的前n个元素组成的数组
6、takeOrdered（n，[ordering]）返回自然顺序或自定义顺序的前n个元素
7、saveAsTextFile（path）
8、saveAsSequenceFile（path）
9、saveAsObjectFile（path）
10、countByKey（）针对（k，v）类型的RDD，返回一个（k，int）的map，表示每一个key
对应的元素个数
11、foreach（func）在数据集的每一个元素上，运行函数func
12、foreachPartition（func）在数据集的每一个分区上，运行函数func
RDD算子演示
spark-2
存储到mysql（连接问题）
存储到hbase（批处理问题）
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1、RDD弹性分布式数据集的依赖关系
2、RDD弹性分布式数据集的lineage血统机制
3、RDD弹性分布式数据集的缓存机制
4、spark任务的DAG有向无环图的构建
5、spark任务如何划分stage
6、spark任务的提交和调度流程
1、RDD的依赖关系
Narrow Dependencies
Wide Dependencies
窄依赖：narrow dependency
窄依赖指的是每一个父RDD的partition最多被子RDD的一个partition使用
独生子女
map、flatmap、filter、union
宽依赖：wide dependency
宽依赖指的是多个子RDD的partition会依赖同一个父RDD的partition
超生
reduceByKey、sortByKey、groupBy、groupByKey、join等
2 lineage（血统）
RDD只支持粗粒度转换
即只记录单个块上执行的单个操作
将创建RDD的一系列Lineage（即血统）记录下来，以便恢复丢失的分区
RDD的Lineage会记录RDD的元数据信息和转换行为，lineage保存了RDD的依赖关系，
当该RDD的部分分区数据丢失时，它可以根据这些信息来重新运算和恢复丢失的数据分区
3 RDD的缓存机制
3.1 什么是rdd的缓存
可以把一个rdd的数据缓存起来，后续有其他的job需要用到该rdd的结果数据，
可以直接从缓存中获取得到，避免了重复计算，缓存是加快后续对该数据的访问操作。
3.2 如何对rdd设置缓存
RDD通过persist方法或cache方法可以将前面的计算结果缓存
但是并不是这两个方法被调用时立刻缓存，而是触发后面的action时，
该RDD将会被缓存在计算节点的内存中，并供后面重用。
通过查看源码发现cache最终也是调用而来persist方法，
默认的存储级别都是仅在内存存储一份
spark的存储级别还有好多种，存储级别在object StorageLevel中定义的
3.3 cache和persist区别
对rdd设置缓存成可以调用rdd的2个方法：一个是cache，一个是persist
调用上面2个方法都可以对rdd的数据设置缓存，但不是立即就触发缓存执行，后面需要有
action，才会触发缓存的执行。
cache方法和persist方法区别：
cache：默认是把数据缓存在内存中，其本质就是调用persist方法；
persist：可以把数据缓存在内存或者是磁盘，有丰富的缓存级别，这些缓存级别
都被定义在StorageLevel这个object中
3.4 什么时候设置缓存
1、某个rdd的数据后期被使用了多次
3.5 清除缓存数据
1、自动清除
一个application应用程序结束之后，对应的缓存数据也就自动清除
2、手动清除
调用rdd的unpersist方法
checkpoint（检查点）
它是提供了一种相对而言更加可靠的数据持久化方式。它是把数据保存在分布式文件系统，
比如HDFS上，这里就是利用了HDFS高可用性，高容错性（多副本）来最大程度保证数据的安全性。
如何设置checkpoint
在hdfs上设置一个checkpoint目录
sc.setCheckpointDir（"hdfs://node1:9000/checkpoint"）
对需要做checkpoint操作的rdd调用checkpoint方法
val rdd1=sc.textFile（）
rdd1.checkpoint
最后需要一个action操作去触发任务的运行
DAG划分stage
1 stage是什么
一个Job会被拆分为多组Task，每组任务都被称为一个stage
stage表示不同的调度阶段，一个spark job会对应产生很多个stage
stage类型一共有2种
ShuffleMapStage
最后一个shuffle之前的所有变换叫ShuffleMapStage
它对应的task是shuffleMapTask
ResultStage
最后一个shuffle之后的操作叫ResultStage，它是最后一个Stage
它对应的task是ResultTask
2 为什么要划分stage
根据RDD之间依赖关系的不同将DAG划分成不同的stage（调度阶段）
对于窄依赖，partition的转换处理在一个stage中完成计算
对于窄依赖，由于有shuffle的存在，只能在parent RDD处理完成之后，才能开始接下来的计算
由于划分完stage之后，在同一个stage中只有窄依赖，没有宽依赖，可以实现流水线计算
stage中的每一个分区对应一个task，在同一个stage中就有很多可以并行运行的task。
3 如何划分stage
划分stage的依据是宽依赖
1）首先根据rdd的算子操作顺序生成DAG有向无环图，接下来从最后一个rdd往前推，创建一个
新的stage，把该rdd加入到该stage中，它是最后一个stage
2）在往前推的过程中运行遇到了窄依赖就把该rdd加入到本stage中，如果遇到了宽依赖，就从
宽依赖切开，那么最后一个stage也就结束了
3）重新创建一个新的stage，按照第二个步骤继续往前推，一直到最开始的rdd，就结束了
4 stage与stage之间的关系
划分完stage之后，每一个stage中有很多可以并行运行的task，后期把每一个stage中的task
封装在一个taskSet集合中，最后把一个一个的taskSet集合提交到worker节点上的executor进程中运行
rdd与rdd之间存在依赖关系，stage与stage之前也存在依赖关系，前面stage中的task先运行，
运行完成了再运行后面stage中的task，也就是说后面stage中的task输入数据是前面stage中task的
输出结果数据
Spark的任务调度
1）Driver端运行客户端的main方法，构建SparkContext对象，在SparkContext对象内部依次
构建DAGScheduler和TaskScheduler
2）按照rdd的一系列操作顺序，来生成DAG有向无环图
3）DAGScheduler拿到DAG有向无环图之后，按照宽依赖进行stage的划分，每一个stage内部
有很多可以并行运行的task，最后封装在一个一个的taskSet集合中，然后把taskSet发送给TaskScheduler
4）TaskScheduler得到taskSet集合之后，依次遍历取出每一个task提交到worker节点上的executor进程中运行
5）所有task运行完成，整个任务也就结束了
8 spark的运行架构
1）Driver端向资源管理器master发送注册和申请计算资源的请求
2）master通知对应的worker节点启动executor进程（计算资源）
3）executor进程向Driver端注册并申请task请求
4）Driver端运行客户端的main方法，构建SparkContext对象，在SparkContext对象内部依次构建
DAGScheduler和TaskScheduler
5）按照客户端代码和rdd的一系列操作顺序，生成DAG有向无环图
6）DAGScheduler拿到DAG有向无环图之后胡，按照宽依赖进行stage的划分，每一个stage内部
有很多可以并行运行的task，最后封装在一个一个的taskSet集合中，然后把taskSet发送给TaskScheduler
7）TaskScheduler得到taskSet集合之后，依次遍历取出每一个task提交到worker节点上的
executor进程中运行
8）所有task运行完成，Driver端向Master发送注销请求，Master通知worker关闭executor
进程，worker上的计算资源得到释放，最后整个任务也就结束了。
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