DriverProgram 就是程序员所设计的 Spark 程序，在 Spark 程序中必须定义 SparkContext，它是开发 Spark 应用程序的入口。
SparkContext 通过 Cluster Manager 管理整个集群，群集中包含多个 Worker Node，在每个 Workder Node 都有 Executor 负责执行任务。

Cluster Manager 可以在下列模式下运行：

本地运行（Local Machine）——这只需要在程序中 import Spark 的链接库就可以实现。在本地运行时，对于只安装在一台计算机上时最方便，适合刚入门时学习、测试使用。
Spark Standalone Cluster——这是由 Spark 提供的 Cluster 管理模式，如果没有架设 Hadoop Multi Node Cluster，则可以架设 Spark Standalone Cluster，实现多台计算机并行计算。在这个模式下仍然可以直接存取 Local Disk 或是 HDFS。
Hadoop YARN (Yet Another Resource Negotiator），它是 Hadoop2. X 新架构中更高效率的资源管理核心。Spark 可以在 YARN上运行，让 YARN 帮助它进行多台机器的资源管理。
在云端运行——针对更大型规模的计算工作，本地机器或自建集群的计算能力恐怕难以满足。此时可以将 Spark 程序在云平台。上运行，例如 AWS 的 EC2 平台。使用云计算的好处是不需要自己架设的费用，用多少付多少，随时可扩充。

scala 介绍

Spark 支持 Scala、Java 和 Python 等语言，不过 Spark 本身是用 scala 语言开发的，所以在 Spark 应用程序开发中，Scala 被认为是当前和 Spark 兼容最好的语言。Scala 具有以下特点：

Scala 可编译为 Java bytecode 字节码，也就是说它可以在 JVM (Java Virtual Machine）上运行，具备跨平台能力。
现有 Java 的链接库都可以使用，可以继续使用丰富的 Java 开放源码生态系统。
Scala 是一种函数式语言。在函数式语言中，函数也是值，与整数字符串等处于同一地位。函数可以作为参数传递给其他函数。
Scala 是一种纯面向对象的语言，所有的东西都是对象，而所有的操作都是方法。
因为 Spark 本身是以 Scala 开发的，所以必须先安装 Scala。我们将安装在 master 虚拟机上。

#创建 intRDD
val intRDD= sc. Parallelize (List (3,1,2, 5，5))
#intRDD转化为Array
intRDD.collect()

运算

map运算

Map 运算可以通过传入的函数，将每一个元素经过函数运算产生另外一个 RDD。如下，RDD 通过传入的函数 addOne，将每一个元素加 1 而产生另外一个 RDD。

def addOne (x: Int): Int={ return  (x+1)}
intRDD. map  (addOne). collect  ()
#匿名函数
intRDD.map(x =>x+1).collect()
#匿名函数+匿名参数
intRDD.map(_+1)

filter运算

#让 intRDD 筛选数字小于 3
intRDD. filter (x=> x <3). collect ()
#使用匿名参数让筛选数字小于 3，可使用下划线“_”来取代 x=> x <3
intRDD. filter (_<3). collect ()
#字符串的筛选
strRDD.filter(x =>x.contains("ra")).collect()

distinct运算

#删除重复的元素
intRDD.distinct().collect()
strRDD.distinct().collect()

randomSplit运算

#随机将rdd按比例切分，返回一个数组
val sRDD=intRDD.randomSplit(Array(0.2,0.8))
sRDD(0).collect
sRDD(1).collect

groupBy

groupBy 可以按照传入的匿名函数规则，将数据分为多个 Array。

#使用 groupBy 运算将整个集合分成奇数与偶数
#使用 groupBy 运算时，传入的匿名函数将整个集合按照奇数与偶数分为两个 Array，此运算会返回 Array [(String, Iterable [Int])]。
val gRDD=intRDD.groupBy (
x=> {if (x % 2==0) "even" else "odd"}
). collect

#读取第 1 个是偶数的 Array
gRDD (0)
#读取第 2 个是奇数的 Array
gRDD (1)

多个rdd转换运算

#创建 3 个范例 RDD
val intRDD1 = sc. Parallelize (List (3,1, 2，5，5))
val intRDD2 =sc. Parallelize (List (5, 6)) 
val intRDD3 = sc. Parallelize (List (2，7))

#union 并集运算
#可以使用下列命令，将 intRDD1、intRDD2、intRDD3 进行并集运算。
intRDD1. union (intRDD2). union (intRDD3), collect ()
#使用++符号进行并集运算
(intRDD1 ++ intRDD2++ intRDD3). collect ()

#intersection 交集运算
#将 intRDD1、intRDD2 进行交集运算
intRDD1. intersection (intRDD2). collect ()

#subtract 差集运算
intRDD1. subtract (intRDD2). collect ()

#cartesian 笛卡尔乘积运算
intRDD1. cartesian  (intRDD2). collect ()

spark部署

./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi \        #作业类名
    --master yarn \                       #spark模式
    --deploy-mode cluster \                #spark on yarn 模式
    --driver-memory 4g \                    #每一个driver的内存
    --executor-memory 2g \                    #每一个executor的内存
    --executor-cores 1 \                        #每一个executor占用的core数量
    --queue thequeue \                            #作业执行的队列
    examples/jars/spark-examples*.jar \            #jar包
    10                                               #传入类中所需要的参数

spark 任务划分

一个jar包就是一个Application
一个行动操作就是一个Job，对应于Hadoop中的一个MapReduce任务
一个Job有很多Stage组成，划分Stage是从后往前划分，遇到宽依赖则将前面的所有转换换分为一个Stage
一个Stage有很多Task组成，一个分区被一个Task所处理，所有分区数也叫并行度。

spark入门