Spark基础入门教程(一)：原理架构
Spark是什么？
Spark是用来实现快速而通用的集群计算的平台。
在此之前我们学过了Hadoop中的MapReduce，那么就以这两个为例比较一下：
MapReduce：
仅仅只支持Map和Reduce两种模式
处理效率偏低，
1)具体体现在Map的中间结果是写入到磁盘中，Reduce写HDFS中，多个MapReduce与HDFS交互数据频繁，
认读调度较大。
2)没有办法充分的使用内存
3）Map和Reduce端都需要排序，编写不够灵活
Spark:
Spark支持的语言很多，这里仅仅以Scala(函数式编程)为例
Spark确实速度很快(最多比Hadoop MapReduce快100倍)。Spark还可以执行批量处理，然而它真正擅长的是处理流工作负载.
Spark有自己的页面，因为虽然它可以通过YARN(另一种资源协调者)在Hadoop集群中运行，但是它也有一种独立模式。它可以作为 Hadoop模块来运行，也可以作为独立解决方案来运行。
Spark之所以如此快速，原因在于它在内存中处理一切数据。它可以使用磁盘来处理未全部装入到内存中的数据。
安装：
笔者这里下载的版本为：spark-2.3.1-bin-hadoop2.7.tgz
放入文件夹后，我们解压即可。然后配置环境变量
export SPARK_HOME=/home/hadoop/spark-2.3.1-bin-hadoop2.7
#PATH
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$HADOOP_HOME/bin:$HIVE_HOME/bin:$SPARK_HOME/bin
然后配置好之后我们Scoure一下，我们就可以在bin/目录下启动Spark了
我们启动Spark的话需要先启动HDFS ，用来做存储
start -dfs.sh我们现在可以启动Spark -shell了，启动成功如下：
我们现在看一下红圈中：
Spark中 Web ui端口号为：4040 可以通过主机名和端口访问
其中Sc 是帮我们初始化的一个 SparkContext
驱动器通过SparkContext对象来访问Spark，起名叫sc变量，这里shell可以认为是驱动器
我们可以通过输入Sc查看一下它的类型
scala> sc
res0: org.apache.spark.SparkContext = org.apache.spark.SparkContext@5f3f3d00
一旦有了SparkContext我们就可以创建RDD，这里暂时不详说，后面会有(master = local[*] app id = local-1541493344996).） 这个代表着我们是本地模式， *是代表进程数用了多少个,
实际上这里应该写两个，一个跑你的任务，一个跑你的driver，但是我这里*代表和你的CPU的核有关
app id是我们启动的应用任务
如下图是 Spark的栈
由图所见，Spark支持Yarn任务调度器和 Other，我们可以打开官网查看，这些是下载了Spark就支持了这些，
实现的部分需要单独部署一套yarn集群 和这一些
由此可见我们知道了，Spark的执行环境分为两个部分 一个是本地，一个是其他(yarn Kubernetes Mesos)
Spark核心是（处理数据，结构是什么样子的）：它的核心是数据合区并行
RDD:弹性分布式数据集，可以理解为List，一个RDD可以理解为一个超大的数组，这个数组被劫成一段一段的，因为要做并行化运行，每一段数据数据将来会运行一个进程，最终将运行的数据汇总，又产生了一个新的RDD，保存文件中或者输出到控制台，就是处理掉。
优势：数据不会丢失，是高可靠的
SparkSQL:早期是集成Hive，后来脱离了，自己做了一个SQL Context,这样的话在我们对数据进行统计的时候就不需要写编程代码了，大部分的人也都可以使用Spark了 因为提供的SQL。
Spark和Hadoop的思想是一样的，都是对批量数据进行处理，先准备数据，处理完程序就结束。
所以说又写了一个组件叫做:Spark Streaming，批处理数据和流处理数据：批处理数据不会随着时间的变化而变化，流数据结尾是没有终点的，实时就回来数据，
怎样定义流数据：把流数据切成一段一段的，它的流式数据就是一小段一小段连在一起，就成为了流处理，并不是真实时,
这里讲的都是(2.0和2.0之前的版本)
准，2.0之后Spark 加了一个 Structured Streaming功能，这是一个真实时，采用的式SQL实时来采集数据，造成了它的延迟达到了毫秒级，2.0之前延迟最低只能达到秒级，最短也是一秒得到一次数据，现在是一百毫秒就能得到一次数据。
Spark中还提供了类库做机器学习(MLib(机器学习)、GraphX(图计算)，节点之间关系的计算)
以上就是介绍了Spark栈中的东西
那么Spark生态系统，指的是能跟其他东西共同协作，如何Hbase,关系数据库 ，kafka， flume， 非关系数据库，生态系统越丰富，说明它的生命周期越长。
那么这里说一下Spark的劣势： 为什么有同学说，有了Spark就不需要Hadoop了，这是不对了，他们各有各的好处，Spark之所以替换不掉Hadoop是因为，Haddop廉价性，因为它的计算靠磁盘完成的(处理一部分数据把数据放入磁盘而不是内存)，而Spark(快速内存计算)处理完是放入到内存中的，虽然速度比Hadoop快了一百倍，但是你是以牺牲了一些东西，机器要求比较高。
Spark架构:
1）Driver(具有Spark Context，Spark Session)
2）Worker(具有 Executor(Task))
Driver和Worker如何通讯和资源调度,需要有一个Manger
我们做一个Spark的应用程序，就叫做Application,运行的时候分成两部分 ，一部分是Driver部分，还有一部分是Worker部分 ，
所以我们写的应用代码不是在一个地方执行的，是在两个大类执行的，
Driver代码:你启动应用程序那台机器上执行的，也就是执行在Main方法上的代码，创建Spark Context Spark session sql Context, 创建会话的。
Worker代码:有几个Patition，worker就会启动多少个任务，就是Task， 一个Patition会产生一个Task进程
Job：代表一整个的工作，写一个应用程序就是一个Job
Manger:本地模式还是Yarn模式，还是其他模式，是一个集群管理器，
SparkApi
SparkContext
API无非就是使用某个对象内里面提供的方法，在shell中我们可以直接使用Sc变量.方法，SparkContext是一个会话，做Spark任务时的主要入口，SparkContext是一个非常笨重的对象，所以不要在你的应用程序中不要创建多个，只需要一个就好，
SparkSession：是推荐使用的，包含了SparkContext，和SQLContext，Spark Streaming,HiveContext，所以在Spark2.0之后推荐使用。
RDD：大数组，类型只能是Object
DataFrame：认为是一个RDD里面的数据类型是不强调的，数据类型只能是Row类型
DataSet：集合，支持泛型，支持类型的数组，自定义任何的实体类型
共同：他们都支持了SQL
Spark抽象标准: RDD:东西都是在RDD做出来的 DAG:有向无环图，主要描述操作之间的关系,能做任务的优化
RDD：
简单的概念就认为是一个大数组，是一段一段的，叫做partition，存在集群的内存中的，将来支持各种操作
复杂概念：数据转换的接口，RDD可以将引用的数据存储在HDFS上，宽列数据库中，也能存储在内存中，存储在另一个RDD中，实际上RDD可以引用存在任意位置上的数据，RDD实际上没有数据的，实际上是引用
RDD操作:首先我们要创建或者读入一个RDD，然后对RDD变换操作，处理完之后对数据进行持久化操作，也可能不做，最终将数据产出，这就是整个RDD的操作。
RDD中Partition：每一段成为一个Partition,每一个Partition都会执行一个任务(Task),分在不同的节点上存储的，建议有更多的Partition，程序在执行的过程中才能更好的并行化，但是别特别多！