Spark学习笔记之浅释

概述：

    Spark是一个基于内存计算的开源集群计算系统，目的是让数据分析更加快速。

    Spark非常小巧玲珑，由加州伯克利大学AMP实验室的小团队开发。使用的语言

是Scala，项目的core部分的代码只有63个Scala文件。（AMP实验室名字有点意思：

Algorithm Machine People，算法、机器、人）

    Spark是一种与Hadoop相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同

之处，这些有用的不同之处使得Spark在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话

说，Spark启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代

工作负载。

    Spark是在Scala语言中实现的，它将Scala用作其应用程序框架。与Hadoop不同，

Spark和Scala能够紧密集成，其中的Scala可以像操作本地集合对象一样轻松地操作

分布式数据集。

    Spark还引进了丰富的RDD（弹性分布式数据集）。RDD是分布在一组节点中的只

读对象集合。这些集合是弹性的，如果数据集一部分丢失，则可以对他们进行重建。

重建部分数据集的过程依赖于容错机制，该机制可以维护“血统”（即允许基于数

据衍生过程重建部分数据集的信息）。RDD被表示为一个Scala对象，并且可以从文

件中创建它；

总结：
  1.Spark是一个开发库
  2.任何能运行成功的库都可能成为Spark的一部分
  3.通用，它可以和spark SQL,Spark Streaming,MLlib(machine leaning),Graphx无缝集成
    它是一个平台，是一个通用的开发库
  4.各个行业及专家的构思可集合至Spark，成为强大的API
  
Spark优势：

  1.首先Spark是基于内存的计算

  2.提供了支持DAG图的分布式并行计算框架，减少多次计算之间的中间结果IO开销

  3.提供Cache机制来支持多次迭代计算或者数据共享，减少IO开销

  4.RDD之间维护了血统关系，一旦RDD挂掉了，能通过父RDD自动重建保证了容错性

  5.移动计算而非移动数据，RDD分区可以就近读取分布式文件系统中的数据块到各

    个节点内存中进行计算

  6.使用多线程池模型来减少task启动开销

  7.shuffle过程中避免不必要的sort操作

  8.使用容错的高可伸缩性的akka做为通讯框架

  
运行框架：

  1.Hadoop的MapReduce框架平台YARN

  2.Apache Mesos框架平台

  3.Spark的Standalone框架平台

  4.亚马逊的AWS平台

另，与Hadoop2.7.0一样，社区决定从Spark1.5将不再支持JDK1.6
JDK1.7的参考资料：
http://liujunjie51072.blog.163.com/blog/static/868916212009915105633843/