3.Spark设计与运行原理，基本操作

1.Spark已打造出结构一体化、功能多样化的大数据生态系统，请用图文阐述Spark生态系统的组成及各组件的功能。

 

 

 

1. Spark Core
Spark Core是整个BDAS的核心组件，是一种大数据分布式处理框架，不仅实现了MapReduce的算子map函数和reduce函数及计算模型，还提供如filter、join、groupByKey等更丰富的算子。
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函数式语言书写而成，并且深度借鉴Scala函数式的编程思想，提供与Scala类似的编程接口。

2. Mesos
Mesos是Apache下的开源分布式资源管理框架，被称为分布式系统的内核，提供了类似YARN的功能，实现了高效的资源任务调度。

3. Spark Streaming
Spark Streaming是一种构建在Spark上的实时计算框架，它扩展了Spark处理大规模流式数据的能力。其吞吐量能够超越现有主流流处理框架Storm，并提供丰富的API用于流数据计算。

4. MLlib
MLlib是Spark对常用的机器学习算法的实现库，同时包括相关的测试和数据生成器。MLlib目前支持4种常见的机器学习问题：二元分类、回归、聚类以及协同过滤，还包括一个底层的梯度下降优化基础算法。

5. GraphX
GraphX是Spark中用于图和图并行计算的API，可以认为是GraphLab和Pregel在Spark (Scala)上的重写及优化，与其他分布式图计算框架相比，GraphX最大的贡献是，在Spark上提供一栈式数据解决方案，可以方便、高效地完成图计算的一整套流水作业。

6. Spark SQL
Shark是构建在Spark和Hive基础之上的数据仓库。它提供了能够查询Hive中所存储数据的一套SQL接口，兼容现有的Hive QL语法。熟悉Hive QL或者SQL的用户可以基于Shark进行快速的Ad-Hoc、Reporting等类型的SQL查询。由于其底层计算采用了Spark，性能比Mapreduce的Hive普遍快2倍以上，当数据全部存储在内存时，要快10倍以上。2014年7月1日，Spark社区推出了Spark SQL，重新实现了SQL解析等原来Hive完成的工作，Spark SQL在功能上全覆盖了原有的Shark，且具备更优秀的性能。

7. Alluxio
Alluxio（原名Tachyon）是一个分布式内存文件系统，可以理解为内存中的HDFS。为了提供更高的性能，将数据存储剥离Java Heap。用户可以基于Alluxio实现RDD或者文件的跨应用共享，并提供高容错机制，保证数据的
可靠性。

8. BlinkDB
BlinkDB是一个用于在海量数据上进行交互式SQL的近似查询引擎。它允许用户在查询准确性和查询响应时间之间做出权衡，执行相似查询。

 

 

2.请详细阐述Spark的几个主要概念及相互关系：

 

RDD,DAG,Application, job,stage,task,Master, worker, driver,executor,Claster Manager

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。

RDD：是弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset）的简称，是分布式内存的一个抽象概念，提供了一种高度受限的共享内存模型。

DAG：是Directed Acyclic Graph（有向无环图）的简称，反映RDD之间的依赖关系。

Application：Application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。

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

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CoarseGrainedExecutor Backend能并行运行Task的数量取决于分配给它的cup个数

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的根据是RDD之间的依赖的关系找出开销最小的调度方法。

TASKScheduler：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。

3.在PySparkShell尝试以下代码，观察执行结果，理解sc,RDD,DAG。请画出相应的RDD转换关系图。 

>>> sc

>>> lines = sc.textFile("file:///home/hadoop/wc/f1.txt")

>>> lines

>>> words=lines.flatMap(lambda line:line.split())

>>> words

>>> wordKV=words.map(lambda word:(word,1))

>>> wordKV

>>> wc=wordKV.reduceByKey(lambda a,b:a+b)

>>> wc

>>> cs=lines.flatMap(lambda line:list(line))

>>> cs

>>> cKV=cs.map(lambda c:(c,1))

>>> cKV

>>> cc=cKV.reduceByKey(lambda a,b:a+b)

>>> cc 

>>> lines.foreach(print)

 

 

>>> words.foreach(print)

>>> wordKV.foreach(print)

 

 

>>> cs.foreach(print)

 

 

>>> cKV.foreach(print)

 

 

>>> wc.foreach(print)

 

 

>>> cc.foreach(print)

 

 

 

 

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