Spark是一个快速的集群化的实时计算系统。支持Java, Scala, Python 和R语言的高级API。
一 Spark生态：
支持Spark Sql用于sql和结构化数据查询处理；支持MLlib用于机器学习；支持GraphX用于图形处理；支持Spark Streaming和Structured Sql(spark2.1.1版本发布)用于实时计算。（其中，我们使用的Spark功能主要是Spark Sql和Structured Sql。其中Spark sql用于查询模块，可以联合多个数据源进行查询。Structured Sql用于流式数据处理。）
部署方式有：
1、本地运行模式：new SparkConf().setAppName(“sparkName”)
.setMaster(config.getString(“local[*]”))）
2、Stanalone模式：
1）由master/slaves服务组成的
2）各个节点上的资源被抽象成粗粒度的slot，有多少slot就能同时运行多少task。
3）部署时通过spark-env.sh和slave配置文件进行配置，使用start-all.sh可以一键启动。
3、EC2模式：
部署于云端。
4、Spark on Mesos模式：
支持粗粒度模式和细粒度模式。
1）粗粒度模式：应用程序的各个任务正式运行之前，需要将运行环境中的资源全部申请好，且运行过 程中要一直占用这些资源，即使不用，最后程序运行结束后，回收这些资源。比如你提交应用程序时，指定使用5个executor运行你的应用程序，每个executor占用5GB内存和5个CPU，每个executor内部设置了5个slot，则Mesos需要先为executor分配资源并启动它们，之后开始调度任务。另外，在程序运行过程中，mesos的master和slave并不知道executor内部各个task的运行情况，executor直接将任务状态通过内部的通信机制汇报给Driver，从一定程度上可以认为，每个应用程序利用mesos搭建了一个虚拟集群自己使用。
2）细粒度模式：鉴于粗粒度模式会造成大量资源浪费，Spark On Mesos还提供了另外一种调度模式：细粒度模式，这种模式类似于现在的云计算，思想是按需分配。与粗粒度模式一样，应用程序启动时，先会启动executor，但每个executor占用资源仅仅是自己运行所需的资源，不需要考虑将来要运行的任务，之后，mesos会为每个executor动态分配资源，每分配一些，便可以运行一个新任务，单个Task运行完之后可以马上释放对应的资源。每个Task会汇报状态给Mesos slave和Mesos Master，便于更加细粒度管理和容错，这种调度模式类似于MapReduce调度模式，每个Task完全独立，优点是便于资源控制和隔离，但缺点也很明显，短作业运行延迟大。
5、Spark on yarn模式：
支持粗粒度模式，只要用yarn的resource manage进行调度管理。（目前选择的是该模式）
（细粒度模式尚未实现 https://issues.apache.org/jira/browse/YARN-1197）
集成性：
Spark可以很好的集成HDFS，HBase，Elatatic Search，kudu等存储系统,mysql等关系性数据库和json csv等静态文件处理。
二、Spark基本架构：
1）Cluster Manager：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
2）Worker节点：从节点，负责控制计算节点，启动Executor或者Driver。
3）Driver： 运行Application 的main()函数
4）Executor：执行器，是为某个Application运行在worker node上的一个进程
三、运行流程
1）创建Spark context
2）Spark context向Cluster manager申请运行Executor资源，并启动StandaloneExecutorbackend
3）Executor向SparkContext申请Task
4）SparkContext将应用程序分发给Executor
5）SparkContext构建成DAG图，将DAG图分解成Stage、将Taskset发送给Task Scheduler，最后由Task Scheduler将Task发送给Executor运行
6）Task在Executor上运行，运行完释放所有资源
四、Cluster模式和client模式
yarn-cluster模式下，driver运行在AM(Application Master)中，它负责向YARN申请资源，并监督作业的运行状况。当用户提交了作业之后，就可以关掉Client，作业会继续在YARN上运行。yarn-cluster模式不适合运行交互类型的作业。
Yarn-client模式下，Application Master仅仅向YARN请求executor，client会和请求的container通信来调度他们工作。
五、Spark sql
Spark sql应用于查询模块。
以CSV文件为例，前端查询为select * from CSV.test
1）通过CSV.test查询数据库获取对应的csv文件存储路径path。
2）spark读取path对应的hdfs文件生成dataset
3）dataset.createTempView()生成临时表testTable
4）spark执行sql，select * from testTable并返回结果
六、Structured Streaming
Spark2.0中提出一个概念，continuous applications（连续应用程序）。
Spark Streaming等流式处理引擎致力于流式数据的运算，比如通过map运行一个方法来改变流中的每一条记录，通过reduce可以基于时间做数据聚合。但是，事实上很少有只在流式数据上做运算的需求，相对的，流式处理往往是一个大型应用的一部分。continuous applications提出后，实时运算作为一部分，不同系统间的交互等也可以由Structured Streaming来处理。如下图，左侧为Spark Streaming类的流式引擎，交互是由使用者来处理；右侧为Strctured Streaming类的连续应用，交互由应用来处理。（https://databricks.com/blog/2016/07/28/continuous-applications-evolving-streaming-in-apache-spark-2-0.html）
Structured Streaming是一个建立在Spark sql引擎上的可扩展高容错的流式处理引擎。它使得可以像对静态数据进行批量处理一样来处理流式数据。Structured Streaming provides fast, scalable, fault-tolerant, end-to-end exactly-once stream processing without the user having to reason about streaming.
Structured Streaming抽象了一个DataSet中无边界的表。structured streaming将流数据看作是一张没有边界的表，流数据不断的向表尾增加数据
在每一个周期（默认1s），新的内容将会增加到表尾，查询的结果将会更新到结果表中。一旦结果表被更新，就需要将改变后的表内容输出到外部的sink中。
如Kafka—etl—es的过程，spark每秒钟从source—kafka读取一批数据，写入无边界表中，通过dataset的spark sql操作进行ETL转换，更新result表，随着result表更新，变化的result行将被写入外部sink—es。
source类型：File source，Kafka source Socket source
sink类型：File sink，Foreach sink，Console sink，Memory sink，其中es sink是由Elastatic search扩展的。
输出模式：
Complete mode: 不删除任何数据，在 Result Table 中保留所有数据，每次触发操作输出所有窗口数据；
Append mode: 当确定不会更新窗口时，将会输出该窗口的数据并删除，保证每个窗口的数据只会输出一次；
Updated mode: 删除不再更新的时间窗口，每次触发聚合操作时，输出更新的窗口。
聚合：输出模式必须是Append或Updated。sink为es时只能是Append。
Event time：时间发生时间，来源于source数据中的时间列。
Watermark：数据过期时间。