我们从这节课开始，讲Spark的内核，英文叫做Spark Core，在讲Spark Core之前我们先讲一个重要的概念，RDD，
我们Spark所有的计算，都是基于RDD来计算的，我们所有的计算都是通过RDD来计算的，那问题来了，RDD到底是什么？
resilient 美 [rɪ'zɪlɪənt]
adj. 弹回的，有弹力的
adj. 能复原的；有复原力的
distributed 美 [dɪ'strɪbjʊtɪd]
adj. 分布式的，分散式的
dataset 美 ['detə]美 [sɛt]
数据集合
这是我们Spark最核心的数据结构，我们所有的开发编程，都是围绕这这个RDD来展开的
根据这个名字，我们猜猜这个RDD是什么意思？
这个词是个什么词性，是个名词对吧？Dataset，数据集，我们学习Java的时候学过这个Set把，他是一个集合对吧，data名词，给这个Set这个当做定语对吧？说明这是一个数据的集合对吧？Resilient形容词，形容这个数据集，是有弹性的，弹性什么意思，可以伸缩对吧，你拉他一下，他自己可以回到原来的状态对吗？他把这个定语放在这什么意思，说明我们这个数据集是能够自我修复对吧？
能够自我修复是什么意思？
《Learning Spark：Lightning-fast Data Analysis》一书中解释“弹性”是指在任何时候都能进行重算。这样当集群中的一台机器挂掉而导致存储在其上的RDD丢失后，Spark还可以重新计算出这部分的分区的数据。但用户感觉不到这部分的内容丢失过。这样RDD数据集就像块带有弹性的海绵一样，不管怎样挤压（分区遭到破坏）都是完整的。
分布式是什么意思？
分布式对应的就是单机的系统
那我们说分布式的优点是什么啊？其实优点还是有很多的，但最显著的优点就是有3个，他可以负载均衡是吗？当我们的计算资源，紧缺时，可以使用其他的计算资源对吗？他可以容错对吗？当我们一台机器的数据坏掉了，还有另外一个机器做副本，所以还可以找回来对吗？扩展性强对吗？我们可以提供更多的机器，更多的计算资源，更多的存储资源，为整个分布式系统提供水平的线性扩展，对吗？
那我们现在明白这个RDD是什么了吗？
大家还记得我们之前写的WordCount是怎么写的吗？
sc.这个sc是Spark上下文这么一个对象，SparkContext
sc.textFile这是读一个文件，Spark会将这个文件，加载到RDD里面去啊？
sc.textFile返回的是一个RDD对象 是吧？
然后rdd.flatMap.map.reduceByKey 对吧然后foreach打印一下对吧？
这种...是链式编程结构的一种计算，啥叫链式编程结构呢，就是flatMap的返回对象其实还是一个rdd对吧？
所以说一切都是基于RDD的
现在我们知道了RDD是弹性分布式数据集，
那么他有5大特性，我们说RDD的5大特性，我们可以把他理解为RDD的5个属性
这5大特性，我们用画图的方式来讲一下
这5大特性，我讲完之后你们可能会有一些疑问
到时候你们可以来问我，但我不一定会回答，为什么？因为随着课程的深入，这5个特性都会给你们讲明白，这就叫循序渐进，知道吗？
如果你们现在问的所有问题我都去回答的话，太深入的东西你们肯定理解不了，能明白我的意思吗？
大家不用担心，对基础比较好的东西，我在PPT的最后，给大家提供个链接，这是我们这个系列课程最后一天要给大家讲的内容，有余力的同学可以深入研究一下
我们用画图的方式来讲这5大特性，
比如说我们Spark现在要计算的数据，是放到HDFS上面
比如我们现在要处理的这个文件由3个Block组成的
那么这个文件是不是可能在不同的节点上？
然后我要用Spark来计算一下这个文件，首先是不是要把这个文件加载到Spark里面来啊？
哪一行代码？我们用sc.textFile（“hdfs://hostname:port/path”）
我们调用了sc.textFite方法，他给我们返回回来一个rdd是吧？
这个RDD里面是有一系列的分区的，我们刚才说了，RDD是不是一个弹性分布式数据集啊？
他是一个分布式的数据集，我们可以和hdfs里面的概念和这个类比，Hadoop里面是不是有block啊？hdfs之所以是分布式，是不是因为里面有hdfs里面叫做block的存储单元啊？如果hdfs里面没有存储单元，那他能完成分布式吗？如果没有这个存储单元这么一说，一个大文件，要么存在A机器，要么存在B机器。如果一台机器存不下，那我们只能去扩展这台机器的硬盘对吗？我们想实现分布式存储，我们首先需要把一个大文件拆成很多小文件，通过索引的方式知道文件的先后顺序和存储位置，就可以实现分布式存储系统了，对吗？
那我们RDD他也是分布式的，是不是也需要类似Block这样的分布式的存储单元啊？那我们Spark里面就叫他是Partition
那到底有多少个partition是有谁来决定的？那么到底有多少个Partition是由我要读取的这个file的Block数量决定的？能理解吗？
那再跟大家深入的说一下，这个textFile是一个读文件的方法
它的底层封装的是MR读文件的方法，Spark本身是没有读文件的方法的，他调用的是MapReduce读文件的方法
那我们mapreduce读文件就有特点了，首先他要干嘛？
MR读文件之前是不是要先划分split
那准确的来说，每一个Partition是和我们Split对应的对吗？
又因为Split和Block一般情况下是一样的，所以Partition的数量和Block的数量是一样的
那一般情况下就把partition的个数记成和block数量是一样的
hadoop里面的Split数量是如何决定的？
【Hadoop】三句话告诉你 mapreduce 中MAP进程的数量怎么控制？
然后我们继续画图
我们读完文件，通过flatmap.map.reduceByKey一系列算子的转换，完成了我们WordCount这个业务
新的RDD都是依赖上级的RDD的，
我们的resultRDD是依赖mapRDD的
mapRDD是依赖flatMapRDD的
flatMapRDD是依赖readFileRDD
我们继续画图，我们之前编程的时候是针对RDD的方法，其实通过我们之后的讲解，大家就会知道，我们的textFile算子，flatMap算子，map算子，reduceByKey算子都是作用在partition上的，所以我们这个图要修改一下
我们继续来讲第四个特性
在什么阶段有分区器啊？在Suffle阶段才会有分区器，
分区器的作用是什么？决定我这一条记录是写在哪个磁盘小文件上
那什么是kv格式的RDD我们画图演示一下
我们这个flatMepRDD是基于readFileRDD的，readFileRDD里面的partition可能是在不同的Block节点上面进行存储的，那要是基于RDD进行计算，是要启动task任务，那我这个Task任务分发到哪个节点上是最好的呢？是不是分发到数据所在的节点上是最好的啊？这就符合我们大数据的计算原则，移动计算而不移动数据
第五个这个特性就是说，这个readFileRDD会对外提供一个接口，我调用这个接口我就知道每个Partition所在的节点，和具体的位置
知道他的位置以后，可以参考这个位置，分发Task去执行，执行完之后就得到flatMap这个RDD了
答疑时间，哪不理解
有同学说第五个特性不理解，
rdd可以提供最佳的计算位置，task计算的数据本地化
第五个特性，我们在讲Spark调优的时候，会专门拿出一节课的时间来讲这第五个特性
第四个特性，我们会在讲shuffle的时候，详细的讲为什么会有这第四个特性
我们在这里看一下源码，这五个特性是RDD这个类里面的注释
那我们该如何去找RDD这个类呢？
用搜索，快捷键是按两下shift，
或者我们从代码里面找，core->src->main->scala->rdd->RDD
rdd这个包里面有很多的各种各样的RDD，其中有一个叫RDD的这样一个抽象类
包里面的其他RDD都是这个RDD的子类
最后总结一点，RDD实际上是不存储数据的
对于初学者的你们来说，今天一天，你们把RDD以为里面是存储数据的，这样便于你们与JAVA开发里面的集合类做类比，这样比较方便你们记住这个概念，但这样的理解就仅限于今天一天，因为随着你们学习的深入，你们更多的概念你们会记住，就不需要用这个存数据来关联这个记忆了
RDD不存数据这个事，我明天会给你们讲明白，这样更方便你们入门
最终这张图片放在这里
好我们RDD就先讲到这里
下面我们看这张PPT
这是一张进化的图，非常像我们的RDD
这里有一个名词，叫做Lineage，翻译成中文，是血统的意思
人的这一个方向是我们的resultRDD 猴子的这个方向是我们的数据源
当我们在中间的RDD出现问题的过程中，我们可以通过他的父RDD来做重新计算，这是Spark保证数据容错的一个根本。
Spark任务执行的流程
这是一个最简单的Spark执行的流程，之后我们会逐步深入的讲这个执行流程，这个执行流程也是我们在面试中经常会被问到的。
看这张图，一共有四台服务器规模的一个集群
这台服务器上启动了一个进程叫做Driver进程，还有其他三台服务器，启动一个Worker进程
这些都是真实的服务器，所以服务器上面会有一些计算用的RAM内存，这些服务器还有磁盘，磁盘上存储着我们要计算的数据
通过这张图来看，Driver这个进程主要负责人什么？
调度，什么调度啊？任务调度是吗？
是不是task的下发和result的收集啊？
大家想Driver是负责结果的回收，那如果计算的结果特别大，会有什么一个后果啊？
刚才我有讲说Driver他是一个进程，进程的内存是不是有限啊？
如果计算的结果result非常的大，是不是会导致Driver进程OOM啊？
我们看到的Driver，Worker他都是一个JVM进程，
JVM是什么啊？是不是java虚拟机啊？来大家跟上我的思路啊，我问的问题，一定在脑袋里面过一下啊
从这张图来看，Driver是不是跟我们的集群，会有频繁的通信啊？
都有哪些通信啊，分发Task是不是通信啊？收集结果是不是通信啊？
那我们说Driver做调度，Driver是不是要知道Worker执行的情况啊？
举个例子，我们在公司里面工作，领导分配给你一个任务，你说这任务特别的难，我自己研究一个礼拜，一个礼拜以后领导来问你，你告诉他你搞不定，领导会喜欢你这样的员工吗？
那你要是员工你应该怎么做啊？
讲这张图的目的，是让大家对Spark任务执行流程有个初步的了解，
Driver与Worker之间会有频繁的通信，就是你跟你领导要有频繁的沟通。
大家能记住这一点吗？要怎么？要沟通，对吗？谁跟谁来沟通？Driver和Worker来沟通
然后我们继续往下，如果我们要写一个Spark程序，那流程是什么样子的呢？
我们来感受一下写应用程序怎么写？
首先加载数据集对吗？数据集可以是Hadoop分布式文件系统上的数据
可以是Hbase的数据，可以是Hive的数据，可以是NoSQL的数据，可以是本机的数据，
也可以是内存对象的数据，加载完的数据对象，就是我们的RDD
我们现在有了RDD以后是不是要对这个RDD进行一系列的操作啊？
我们可以对RDD进行transformation类的操作
什么叫transformation类的操作啊？
我们之前所讲的flatMap、map、reduceByKey都属于transformation类的算子
transformation他是一个类别的名称，在这个类里面有很多具体的算子
那这些就是具体的算子
所有的transformation类算子他有一个特点，就是他是延迟执行的。
对刚加载过来的RDD，执行一把flatMap，实际上他并不会真正的去执行，他等待一个时机来触发执行，
还有一类的算子叫做action类算子，Action类算子他是立即执行，或者说叫触发执行
一个Spark 应用程序 你写的一系列转换，他是由transformation类算子进行转换的
遇到Action类算子才会执行
我们在写WordCount的时候，最后有一个foreach算子，老师在这告诉大家，foreach算子是一个Action算子，所以我们的程序可以执行出结果
大家可以式一下，如果不写foreach算子，程序并不会执行
我们可以看一下这段代码，这是一段伪代码
sc.textFile他是读一个文件对吧？
filter是过滤的这样一个transformation类算子
他会将lines这个RDD的内容进行过滤，那过滤的条件是什么？startWith（“ERROR”）
我们之前讲过Boolean类型的匿名函数，我们称他为谓词，大家还记得吗？
那大家回忆一下，Boolean是true的时候是保留还是false的时候是保留啊？
那保留的结果是不是放到errors这个RDD里面去了
那下面一行将errors又进行了一次过滤，包含MySQL的内容过滤出来了
在.count之前也是一个延迟执行的transformation类算子，我们把这个结果进行一个count计数由于count是Action类算子，所以他立即执行
最下面一行也是一样，过滤了包含Http这样一个字符串的所有记录
整个这一段代码我们叫他为Spark Application，Spark应用程序
在这段代码里面有几个Action类算子，那么这个应用程序就有多少个Job
Job的个数与我们的Action类算子是一一对应的。
那么一个Application里面可以有很多个job，那有多少个Action类算子就有多少个Job