大数据及分析环境
bigdata主要体现在：量，速度，多样性
数据量，数据流速度（实时，批量，串流），数据多样性（结构化，半结构化（弹性内容），非结构化（写parser处理））
lambda architecture(数据系统架构)
DIKW金字塔：
data,information,knowledge,wisdom
Excel，csv（rowbased），parquet（columnbased），avro（序列化，减少传输时的空间）
单机（mysql），分布式，hdfs，s3
HDD，SSD，Memory
batch：hadoop，spark，SQL Database
streaming：Storm，Kafka，Spark Streaming
rdbms,nosql
Spark简介
spark（计算框架）速度大幅超越hadoop（mapreduce）
spark streaming，sql，mllib，graphx
Resilient Distributed Datasets（RDD）：
弹性分布式数据集
spark最基础的抽象结构。可容错且并行运行。两种类型：
平行集合：scala集合，可并行运行
hadoop数据集：并行运行在hdfs或者其他hadoop支持的存储系统上
RDD两种操作行为：
Transformations，Actions
很多个Transformation对应一个Action，RDD持久化存储在内存或硬盘中
窄依赖，宽依赖
spark元件
Spark Driver（执行应用程序，建立SparkContext并且安排任务、与ClusterManager沟通）、Executors（执行Driver安排的工作，将执行的结果存储在内存中，与存储系统进行交互）、Cluster Manager（资源分配管理）
运行任务流程
Spark元件运作方式：
Spark1.X vs Spark2.x
以前用SparkContext作为进入点（使用时需要有一堆SqlContext，HiveContext……），现在都改为SparkSession。可以直接读取各种数据源，可以直接合Hive Metadata沟通，同时也包含设定和资源管理的功能。
实现SQL的功能：
select count(*) from store_sales where ss_item_sk = 1000
spark1.x
传统做法：
这种做法含有大量的虚拟函数，数据缓存在内存中，没有循环展开，SIMD或Pipeline
手写做法：
这种做法没有虚拟函数，数据在CPU寄存器中，编译器循环展开，SIMD，Pipeline，使得简单的循环非常高效，得以透过底层的硬件进行优化。
spark2.x经过优化能自动用简单的方法处理：
pyspark
语法：
textFile = spark.read.text("README.md")
wordCount = textFile.flatmap(lambda x:x.split(''))\
.map(lambda x:(x,1))\
.reduceByKey(lambda x,y:x+y)\
.collect()
可以自由游走于RDD和Pandas Dataframe之间
sparkSQL
sql：select,from,join,group,order,where
select a.id,b.name,b.age,sum(c.onlinetime) as onlinetime
from userid a
join userinfo b
on a.userid = b.userid
join(
select userid,logintime - logouttime as onlinetime
from log
where df between '2016-01-01' and '2017-09-01'
)c
on a.userid = c.userid
group by a.id,b.name,b.age
order by onlinetime DESC
limit 100
pyspark混合sql
context = HiveContext(sc)
results = context.sql(
"SELECT * FROM people")
names = results.map(lambda p:p.name)
数据来源可以包括S3，HDFS，Cassandra，数据格式可以是json，text，parquet，都可以转成DataFrame操作
context.jsonFile("s3n://...")
.registerTempTable("json")
results=context.sql(
"""SELECT *
FROM people
JOIN json ...""")
sparksql与hive高度整合，可以从hive的metastore中读取数据表格。可以通过JDBC或ODBC连接spark sql，享受spark的运算能力。
catalyst（催化剂）
pyspark的sparksql语法：
spark.read.csv()……
读取json数据的时候不需要再写parser
df = spark.read.json()
df.show() 得到dataframe
df.select("name").show()
df.write.csv()……
