一、什么是Spark
Spark就是一个集成离线计算，实时计算，SQL查询，机器学习，图计算为一体的通用的计算框架。
二、Spark特点
1、速度快
相比较于MR，官方说，基于内存计算spark要快mr100倍，基于磁盘计算spark要快mr10倍。
原因：
（1）hadoop执行任务启动的是进程，而spark启动的是线程
（2）hadoop将中间结果保存到磁盘，而spark将中间结果保存到内存，也就是基于内存计算
（3）计算和数据的分离
（4）基于DAGScheduler的计算划分
（5）只有一次的Shuffle输出操作
2、Ease of Use
spark提供超过80多个高阶算子函数，来支持对数据集的各种各样的计算，使用的时候，可以使用Java，scala，Python，R非常灵活易用
3、通用性
在一个项目中，既可以使用离线计算，也可以使用其他比如，SQL查询，机器学习，图计算等等，而这是Spark最最最强大的优势，没有之一。
4、runs everyWhere
spark程序可以在多个平台上面运行
三、RDD概述
何为RDD？其实RDD就是一个不可变的scala的并行集合。
Spark的核心概念就是RDD，指的是一个不可变、可分区、里面元素可并行计算的集合，这个数据的全部或者部分可以缓存在内存中，在多次计算间被重用。
1、RDD的特性
（1）弹性
如果内存充足，那集合数据的存储和计算，就都在内存中完成；如果内存不足，需要有一部分数据溢出到磁盘，然后在磁盘完成存储和计算
（2）分布式
他是被分区的，分为多个分区，每个分区分布在集群中的不同worker节点上面，从而让RDD中的数据可以被并行操作。默认情况下，partition是和hdfs中data-block块对应的，spark加载hdfs文件时，一个data-block块对应一个partition。
所以，对RDD的操作，本质上是对着每一个RDD对应分区partition的操作。
（3）数据集
RDD再抽象来说是一种元素集合，包含了数据。也就是存放数据的集合。而Spark就是对这个RDD及其集合功能算子的实现。
（4）RDD之间是存在依赖关系的
可以自动从节点失败中恢复过来。即如果某个节点上的RDD Partition，因为节点故障，导致数据丢失，那么RDD会自动通过自己的数据来源重新计算该Partition。这一切对使用者是透明的，这一切的背后工作都是通过RDD的lineage（血统，血源）特性来实现的。RDD之间的依赖关系，就形成了一个RDD的有向无环图DAG，依赖关系称之为RDD血缘关系或者血统
（5）移动计算优于移动数据
partition提供最佳计算位置,利于数据处理的本地化即计算向数据移动而不是移动数据
四、RDD在Spark中的地位和作用
1、为什么会有Spark
因为传统的并行计算模型无法有效的进行交互式计算；而Spark的使命便是解决这个问题，这也是它存在的价值和理由。
2、Spark如何解决迭代计算
其主要实现思想就是RDD，把所有计算的数据保存在分布式的内存中。迭代计算通常情况下都是对同一个数据集做反复的迭代计算，数据在内存中将大大降低IO操作。这也是Spark设计的核心：内存计算。
3、Spark如何实现交互式计算
因为Spark是用scala语言实现的，Spark和scala能够紧密的集成。所以Spark可以完美的运用scala的解释器，使得其中的scala可以向操作本地集合对象一样轻松的操作分布式数据集。
4、Spark和RDD的关系
可以理解为：RDD是一种具有容错性，基于内存的集群计算抽象方法，Spark则是这个抽象方法的实现。
五、核心名词解释
1、ClusterManager：在Standalone(上述安装的模式，也就是依托于spark集群本身)模式中即为Master（主节点），控制整个集群，监控Worker。在YARN模式中为资源管理器ResourceManager(国内spark主要基于yarn集群运行，欧美主要基于mesos来运行)。
2、Application：Spark的应用程序，包含一个Driver program和若干Executor。
3、SparkContext：Spark应用程序的入口，负责调度各个运算资源，协调各个Worker Node上的Executor。
4、Worker：从节点，负责控制计算节点，启动Executor。在YARN模式中为NodeManager，负责计算节点的控制，启动的进程叫Container。
5、Driver：运行Application的main()函数并创建SparkContext(是spark中最重要的一个概念，是spark编程的入口，作用相当于mr中的Job)。
6、Executor：执行器，在worker node上执行任务的组件、用于启动线程池运行任务。每个Application拥有独立的一组Executors。
7、DAGScheduler：实现将Spark作业分解成一到多个Stage，每个Stage根据RDD的Partition个数决定Task的个数，然后生成相应的Task set放到TaskScheduler中。DAGScheduler就是Spark的大脑，中枢神经。
8、TaskScheduler：将任务（Task）分发给Executor执行。
9、Stage：一个Spark作业一般包含一到多个Stage。
10、Task：一个Stage包含一到多个Task，通过多个Task实现并行运行的功能。task的个数由rdd的partition分区决定，spark是一个分布式计算程序，所以一个大的计算任务，就会被拆分成多个小的部分，同时进行计算。一个partition对应一个task任务。
11、Transformations：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。
12、Actions：操作/行动(Actions)算子 (如：count, collect, foreach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。
