初见spark-02(RDD及其简单算子)

　　今天，我们来进入spark学习的第二章，发现有很多事都已经开始变化，生活没有简单的朝自己想去的方向，但是还是需要努力呀，不说鸡汤之类的话了，

　　开始我们今天的spark的旅程

　　一.RDD是什么

　　　　rdd的中文解释为弹性分布式数据集,全称Resilient Distributed Datases,即内存中的数据集，

　　　　RDD只读,可分区,这个数据集的全部或部分可以缓存到内存之中，在多次时间间重用，所谓
　　　　弹性,是指内存不够是可以与磁盘进行互换

　　二.spark算子

　　　　spark算子一共分为两类，一类叫做Transformation(转换)，一类叫做Action(动作)

　　　　Transformation延迟执行,Transformation会记录元数据信息,当计算任务触犯Action才开始真正的执行(这个上一个章节也介绍过)

　　　　

　　　　这个里面起前面无论是map还是filter的方法，都是transform方法，所以这个值并没有真正的别改变，直到collect,这个是Action，则它真正的值才会被调用

　　三.创建RDD的两种方式

　　　　1.通过HDFS支持的文件系统创建RDD,RDD里面没有真正要计算的数据，只记录一下元数据

　　　　2.通过scala集合或数组以并行化的方式创建RDD

　　　　看一下内部实现对于RDD的概括(5个特点)

　　　　Internally, each RDD is characterized by five main properties:
　　　　- A list of partitions
　　　　- A function for computing each split
　　　　- Alist of dependencies on other RDDs
　　　　- Optionally, a Partitioner for key-value RDDs (e.g. to say that the RDD is hash-partitioned)
　　　　- Optionally, a list of preferred locations to compute each split on (e.g. block · locations an HDFS file)

　　四.spark在IDEA上的第一个程序

　　　　1.首先我们先在idea上写一个spark程序，然后package

object WordCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //非常重要，通向spark集群的入口
    val conf = new SparkConf().setAppName("WC")
    val sc = new SparkContext(conf)
    sc.textFile(args(0)).flatMap(_.split(" ")).map(((_,1))).reduceByKey(_+_).sortBy(_._2).saveAsTextFile(args(1))
    sc.stop()
  }
}

　　　　首先先要澄清一点，这个里面我们的spark是采用maven的形式来创建的，所以我们的pom文件加上上对spark的支持

　　　　我们在package的时候，会在target中生成两个jar包，我们选容量大的，应为可能要包括其他的库

　　　　2.上传到Linux上面，并提交(这个里面和在hadoop上面执行jar包很相似)

./spark-submit 
  --master spark://192.168.109.136:7077
  --class cn.wj.spark.WordCount 
  --executor-memory 512m  
  --total-executor-cores 2 /tmp/hello-spark-1.0.jar            hdfs://192.168.109.136:9000/wc/*  hdfs://192.168.109.136:9000/wc/out    

　　　　    即可,这个时候我们可以通过192.168.109.136:8080可以查看当前spark的项目执行情况

　　　　五.Master与Worker的关系

　　　　Master管理所有的Worker,进而进行资源的调度，Worker管理当前的节点，Worker会启动Executor来完成真正的计算