Spark筆記整理（二）：RDD與spark核心概念名詞

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Spark RDD

非常基本的說明，下面一張圖就能夠有基本的理解：

Spark RDD基本說明

1、Spark的核心概念是RDD (resilient distributed dataset，彈性分布式數據集)，指的是一個只讀的，可分區的分布式數據集，這個數據集的全部或部分可以緩存在內存中，在多次計算間重用。

2、RDD在抽象上來說是一種元素集合，包含了數據。它是被分區的，分為多個分區，每個分區分布在集群中的不同Worker節點上，從而讓RDD中的數據可以被并行操作。（分布式數據集）

3、RDD通常通過Hadoop上的文件，即HDFS文件或者Hive表，來進行創建；有時也可以通過RDD的本地創建轉換而來。

4、傳統的MapReduce雖然具有自動容錯、平衡負載和可拓展性的優點，但是其最大缺點是采用非循環式的數據流模型，使得在迭代計算式要進行大量的磁盤IO操作（每跑完一個Job，拿到其中間結果后，再跑下一個Job，聯想使用MR做數據清洗的案例）。RDD正是解決這一缺點的抽象方法。RDD最重要的特性就是，提供了容錯性，可以自動從節點失敗中恢復過來。即如果某個節點上的RDD partition，因為節點故障，導致數據丟了，那么RDD會自動通過自己的數據來源重新計算該partition。這一切對使用者是透明的。RDD的lineage特性（類似于族譜，像上面的圖，假如某個partition的數據丟失了，找到其父partition重新計算即可，我稱之為溯源）。

5、RDD的數據默認情況下存放在內存中的，但是在內存資源不足時，Spark會自動將RDD數據寫入磁盤。（彈性）

RDD在Spark中的地位和作用

（1）為什么會有Spark？因為傳統的并行計算模型無法有效的解決迭代計算（iterative）和交互式計算（interactive）；而Spark的使命便是解決這兩個問題，這也是他存在的價值和理由。

（2）Spark如何解決迭代計算？其主要實現思想就是RDD，把所有計算的數據保存在分布式的內存中。迭代計算通常情況下都是對同一個數據集做反復的迭代計算，數據在內存中將大大提升IO操作。這也是Spark涉及的核心：內存計算。（一行搞定wc：sc.textFile("./hello").flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).reduceByKey(_+_).collect.foreach(println)，這就是典型的迭代計算了）

（3）Spark如何實現交互式計算？因為Spark是用scala語言實現的，Spark和scala能夠緊密的集成，所以Spark可以完美的運用scala的解釋器，使得其中的scala可以向操作本地集合對象一樣輕松操作分布式數據集。

（4）Spark和RDD的關系？可以理解為：RDD是一種具有容錯性基于內存的集群計算抽象方法，Spark則是這個抽象方法的實現。

Spark常用核心模塊

1、核心模塊開發：離線批處理 Spark Core
2、實時計算：底層也是基于RDD Spark Streaming
3、Spark SQL/Hive：交互式分析
4、Spark Graphx：圖計算
5、Spark Mlib： 數據挖掘和機器學習 

核心概念名詞

大多數應該都要實地寫過spark程序和提交任務到spark集群后才有更好的理解。

• ClusterManager：在Standalone模式中即為Master（主節點），控制整個集群，監控Worker。在YARN模式中為資源管理器。
• Worker：從節點，負責控制計算節點，啟動Executor。在YARN模式中為NodeManager，負責計算節點的控制。
• Driver：運行Application的main()函數并創建SparkContext。
• Executor：執行器，在worker node上執行任務的組件、用于啟動線程池運行任務。每個Application擁有獨立的一組Executors。
• SparkContext：整個應用的上下文，控制應用的生命周期。
• RDD：Spark的基本計算單元，一組RDD可形成執行的有向無環圖RDD Graph。
• DAG Scheduler：實現將Spark作業分解成一到多個Stage，每個Stage根據RDD的Partition個數決定Task的個數，然后生成相應的Task set放到TaskScheduler中。
• TaskScheduler：將任務（Task）分發給Executor執行。（所以Executor執行的就是我們的代碼）
• Stage：一個Spark作業一般包含一到多個Stage。
• Task：一個Stage包含一到多個Task，通過多個Task實現并行運行的功能。
• Transformations：轉換(Transformations) (如：map, filter, groupBy, join等)，Transformations操作是Lazy的，也就是說從一個RDD轉換生成另一個RDD的操作不是馬上執行，Spark在遇到Transformations操作時只會記錄需要這樣的操作，并不會去執行，需要等到有Actions操作的時候才會真正啟動計算過程進行計算。（后面的wc例子就會有很好的說明）
• Actions：操作(Actions) (如：count, collect, save等)，Actions操作會返回結果或把RDD數據寫到存儲系統中。Actions是觸發Spark啟動計算的動因。
• SparkEnv：線程級別的上下文，存儲運行時的重要組件的引用。SparkEnv內創建并包含如下一些重要組件的引用。
  • MapOutPutTracker：負責Shuffle元信息的存儲。
  • BroadcastManager：負責廣播變量的控制與元信息的存儲。
  • BlockManager：負責存儲管理、創建和查找塊。
  • MetricsSystem：監控運行時性能指標信息。
  • SparkConf：負責存儲配置信息。