初识Spark 1.6.0
1、 Spark发展背景
Spark由加州大学伯克利分校AMP实验室(Algorithms,Machines,andPeopleLab)以Matei为主的小团队使用Scala语言所开发，后期成立spark商业公司databricks，CEOAli，CTO Matei,后期愿景是实现databrickscloud。Spark是新一代基于内存迭代计算的、开源的、分布式的、并行的计算框架，抛去繁琐的IO读写，目的是让数据分析更加快速。
2、 Spark和mapreduce的区别
1)、MR作业的资源管控是通过yarn进行的，spark可以通过yarn进行资源管控，也可以不使用yarn，但是多个组件合设时，建议还是使用yarn；
2)、spark是基于内存计算的，计算的中间结果存放在内存，可以进行反复迭代计算；而MR计算的中间结果是要落磁盘的，所以一个job会涉及到反复读写磁盘，这也是性能比不上spark的主要原因；
3)、MR的一个task就要对应一个container，container的每次启动都要耗费不少时间，而spark是基于线程池来实现的，资源的分配会更快一些。
3、 Spark系统架构图
Spark架构中的基本组件:
ClusterManager：在Standalone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。
Worker：从节点，负责控制计算节点，启动Executor或Driver。在YARN模式中为NodeManager，负责计算节点的控制。
Driver：运行Application的main()函数并创建SparkContext。
Executor：执行器，在workernode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。
SparkContext：整个应用的上下文，控制应用的生命周期。
RDD：Spark的基本计算单元，一组RDD可形成执行的有向无环图RDDGraph。
DAGScheduler：根据作业（Job）构建基于Stage的DAG，并提交Stage给TaskScheduler。
TaskScheduler：将任务（Task）分发给Executor执行。
SparkEnv：线程级别的上下文，存储运行时的重要组件的引用。
SparkEnv内创建并包含如下一些重要组件的引用。
MapOutPutTracker：负责Shuffle元信息的存储。
BroadcastManager：负责广播变量的控制与元信息的存储。
BlockManager：负责存储管理、创建和查找块。
MetricsSystem：监控运行时性能指标信息。
SparkConf：负责存储配置信息。
Spark的整体流程为：Client提交应用，Master找到一个Worker启动Driver，Driver向Master或者资源管理器申请资源，之后将应用转化为RDDGraph，再由DAGScheduler将RDDGraph转化为Stage的有向无环图提交给TaskScheduler，由TaskScheduler提交任务给Executor执行。在任务执行的过程中，其他组件协同工作，确保整个应用顺利执行。
4、 Spark任务调度流程
作业执行流程描述：
客户端提交作业给Master,Master让一个Worker启动Driver，即SchedulerBackend。Worker创建一个DriverRunner线程，DriverRunner启动SchedulerBackend进程。另外Master还会让其余Worker启动Exeuctor，即ExecutorBackend。Worker创建一个ExecutorRunner线程，ExecutorRunner会启动ExecutorBackend进程。ExecutorBackend启动后会向Driver的SchedulerBackend注册。SchedulerBackend进程中包含DAGScheduler，它会根据用户程序，生成执行计划，并调度执行。对于每个stage的task，都会被存放到TaskScheduler中，ExecutorBackend向SchedulerBackend汇报的时候把TaskScheduler中的task调度到ExecutorBackend执行。所有stage都完成后作业结束。
5、 什么是RDD?
RDD，全称为Resilient DistributedDatasets(弹性分布式数据集)，是一个只读的、有容错机制的、并行的、分布式的数据集合。RDD可以全部缓存在内存中，可以迭代计算，RDD是Spark最核心的东西。同时，RDD还提供了一组丰富的操作来操作这些数据。在这些操作中，诸如map、flatMap、filter等转换操作实现了monad模式，很好地契合了Scala的集合操作。除此之外，RDD还提供了诸如join、groupBy、reduceByKey等更为方便的操作（注意，reduceByKey是action，而非transformation），以支持常见的数据运算。
通常来讲，针对数据处理有几种常见模型，包括：IterativeAlgorithms，RelationalQueries，MapReduce，StreamProcessing。例如HadoopMapReduce采用了MapReduces模型，Storm则采用了StreamProcessing模型。RDD混合了这四种模型，使得Spark可以应用于各种大数据处理场景。
RDD作为数据结构，本质上是一个只读的分区记录集合。一个RDD可以包含多个分区，每个分区就是一个dataset片段。RDD可以相互依赖。如果RDD的每个分区最多只能被一个ChildRDD的一个分区使用，则称之为narrowdependency；若多个ChildRDD分区都可以依赖，则称之为widedependency。不同的操作依据其特性，可能会产生不同的依赖。例如map操作会产生narrowdependency，而join操作则产生widedependency。
Spark之所以将依赖分为narrow与wide，基于两点原因：
首先，narrowdependencies可以支持在同一个clusternode上以管道形式执行多条命令，例如在执行了map后，紧接着执行filter。相反，widedependencies需要所有的父分区都是可用的，可能还需要调用类似MapReduce之类的操作进行跨节点传递。
其次，则是从失败恢复的角度考虑。narrowdependencies的失败恢复更有效，因为它只需要重新计算丢失的parentpartition即可，而且可以并行地在不同节点进行重计算。而widedependencies牵涉到RDD各级的多个ParentPartitions。下图说明了narrowdependencies与widedependencies之间的区别：
图中，一个box代表一个RDD，一个带阴影的矩形框代表一个partition。
RDD是Spark的核心，也是整个Spark的架构基础。它的特性可以总结如下：
- 它是不变的数据结构存储
- 它是支持跨集群的分布式数据结构
- 可以根据数据记录的key对结构进行分区
- 提供了粗粒度的操作，且这些操作都支持分区
- 它将数据存储在内存中，从而提供了低延迟性
6、 什么是DAG?
DAG（Directed AcyclicalGraphs）有向无环图，它是一个简单的使用DAG实现容错的方法。在作业失败的情况下，你可以很容易地通过图形走回头路，甚至在计算的中间阶段，你也可以重新执行任何失败的任务。图的执行顺序总是可以让你从图中的任何节点走到最终结束的节点。
7、 Why Scala?
1、spark和scala真的是非常完美的配搭，RDD的很多思想与scala类似，如完全相同概念List的map、filter等高阶算子，很短的代码就可以实现java很多行的功能；类似于fp中的不可变及惰性计算，使得分布式的内存对象rdd可以实现，同时可以实现pipeline；
2、scala善于借力，如设计初衷就包含对于jvm的支持，所以可以很完美的借java的生态力量；spark一样，很多东西不要自己写，直接使用、借鉴，如直接部署在yarn、mesos、ec2，使用hdfs、s3，借用hive中的sql解析部分；
3、还有Scala方便开发高效的网络通讯
8、Spark Release1.6.0新特性
这是spark发布的第七版，这一版本主要的新特性包括以下几方面：
1）. Dataset API
目前Spark有两大类API:RDD API(SparkCore),DataFrame API(SparkSQL)
RDD API非常灵活，但是某些情况下执行计划很难被优化。
DataFrame API便于优化，但是操作UDF(UerDefineFunction)就比较麻烦。
DatasetAPI诞生在这样的背景下，需要兼顾以上两者的优点，既能使用户能够简洁清晰的描述UDF，又能够便于底层catalyst对执行计划的优化，
2）.SessionManagement
集群可以被共享给多个拥有不同配置及临时表的用户，在1个SparkContext中可以有多个SparkSQL的session。之前在使用1.4的时候发现很多SQL下到底层最后都是顺序执行，而且SQL到SQLContext的调度是自己写线程池去处理的，
加入Session管理会给使用提供更大的方便，尤其在处理多并发时。
3）.Per-operatorMetricsforSQLExecution
Spark的metrics已经详细到task及stage上，在上面可以看到很多任务运行的指标，如任务耗时，处理的数据量，等等，之前通过Metrics提供的信息发现了任务运行时间长的原因。新的特性是在SparkSQL运行时，为每个操作单位提供内存使用量和溢出(这里应该是指在磁盘和内存上交换的)数据大小的统计显示，这对于开发者了解资源，发现问题，做出调整很有帮助
4）.SQLQueriesonFiles
SQL可以直接在符合数据规则的文件上进行查询，不再像以前需要先将文件注册成临时表
5.Readingnon-standardJSONfiles
Spark在处理JSON时使用的Jackson包，这次将Jackson包的以下选项开放给使用者
ALLOW_COMMENTS
ALLOW_UNQUOTED_FIELD_NAMES
ALLOW_SINGLE_QUOTES
ALLOW_NUMERIC_LEADING_ZEROS
ALLOW_NON_NUMERIC_NUMBERS
6）.AdvancedLayoutofCachedData
在对内存表进行扫描时，存储分区和排序方案，同时在DataFrame中添加了根据指定列进行分发和本地排序的API
7）.AllprimitiveinjsoncanbeinfertoStrings
通过设置primitivesAsString为true，可以将JSON中的所有原语在Dataframe中指定为字符串类型，即JSON中的数据在Dataframe中统一为字符串