Spark介绍
- Spark诞生的背景与原因：
- MapReduce的局限性：MapReduce语义简单，仅支持map和reduce两种操作，编程范式强制拆分，语义死板且不丰富；运行速度慢，大量与磁盘交互以节约内存，却降低了任务执行效率；功能单一，主要用于大规模离线批处理，处理其他计算场景需结合多种框架，增加了维护成本 。
- Spark的诞生目的：为解决MapReduce的上述问题，提供运行效率高、速度快且能支持多种计算场景的框架。
- Spark的特点与优势：
- 计算速度快：Spark底层的Spark Core对标MapReduce，但速度更快，它将数据全部拉到内存中计算，官网宣称比MapReduce快100倍（虽有夸张，但体现高效性）。
- 提供多种计算场景：是一个all in one的框架。底层Spark Core用于批处理运算；上层提供Spark SQL接口做数仓，能将SQL转换为底层代码运算；Spark Streaming用于实时流处理，通过微批次处理方式，将实时流处理转换为短时间间隔的批处理计算；还提供MLlib做机器学习、GraphX做图计算等接口，官网展示其生态圈丰富。
- Spark在企业中的应用及运行模式：
- 企业应用优势：在企业中应用性好，搭建一套Spark集群就能满足多种计算场景需求。
- 解决历史遗留问题的运行模式：对于之前使用Hadoop框架的企业，若想迁移到Spark，全部推倒重来成本过高。Spark提供多种运行模式，既可以单独安装Spark框架运行任务，也可以通过on YARN模式，在没有Spark集群时，将任务分发到Hadoop的YARN调度到HDFS的数据节点上进行运算，解决了企业的历史遗留问题。
RDD
- Spark基于RDD运算与RDD概念
- Spark编程示例（词频统计）
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利用flatMap算子按tab键拆分文本行，得到单词集合并保存为新RDD；再用map算子为每个单词标1。
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使用reduceByKey算子按K值聚合，相同K值的value累加求和，最后将结果通过saveAsTextFile保存为文本文件输出到HDFS。
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- Spark的DAG图及RDD关系
- Spark运算逻辑可绘制成有向无环图（DAG图）。文件的每个block是RDD的一个partition，RDD处理过程存在一对一和多对一的转换关系。
- 如RDD1处理形成RDD2是一对一转换；RDD3按K值reduce时需SHUFFLE操作，导致RDD4生成时是多对一关系，通过DAG图可清晰呈现RDD之间的关系。
- RDD的弹性特点
- RDD数据存于内存且只读，某个RDD的partition计算错误时，无需从源头重新读取数据，只需返回上一阶段重新处理即可恢复数据。
- 一对一转换的弹性恢复较容易，多对一转换因涉及SHUFFLE恢复相对麻烦，但仍比从头计算要好。
- 区分RDD的transformation和action
- transformation是对RDD进行转换构造，从一个RDD转换为新的RDD；action则是触发计算、生成或输出结果。
- 例如RDD的map操作是transformation，而saveAsTextFile、first、count、collect、forEach等触发结果输出的操作是action。
- RDD的操作及依赖关系和开发语言推荐
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RDD操作会使RDD之间产生依赖关系，一对一转换形成窄依赖，多对一转换形成宽依赖。宽依赖因涉及SHUFFLE，数据恢复麻烦，应尽量避免使用产生宽依赖的算子，如groupByKey、reduceByKey、sortByKey等。
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推荐使用SCALA语言进行Spark开发，因为Spark框架由SCALA开发，其语法简洁，使用SCALA开发更顺畅 。
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运行模式
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Spark运行模式概述：Spark提供多种运行模式，包括local模式、stand alone模式和on yarn模式。local模式用于本地单机测试，若代码在该模式下运行通过，可提交到其他模式。stand alone模式需搭建Spark集群，代码提交到集群运行。若没有Spark集群，只有Hadoop集群，则可使用on yarn模式提交代码运行。
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stand alone模式运行机制：在stand alone模式下，Spark集群主节点为master，从节点为worker。作业提交后，先申请资源运行driver。driver启动后解析作业，申请作业所需资源，master从worker中分配executor。分配好executor后，task分发到executor中执行，执行过程中task实时向driver汇报。所有task运行完成后，driver申请释放资源。
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on yarn模式运行机制：在on yarn模式下，客户端向resource manager提交作业申请。resource manager在node manager中分配container，第一个container运行application master。由于Spark的管理进程是driver，yarn的管理进程是application master，通过在driver外面套一个application master的壳子进行协调。driver解析作业后，若需要资源，通知application master向resource manager申请。resource manager将申请到的资源（container）分配给application master，application master通知driver，driver把解析好的task分发到container中运行。task执行时实时向driver汇报，所有task完成后，driver通知application master释放资源，resource manager最终释放所有资源。注意在Spark框架中申请的资源叫executor，在yarn中叫container。
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on yarn模式的两种子模式：on yarn模式包含cluster模式和client模式。cluster模式常用于生产环境；client模式用于交互和调试，它与cluster模式的主要区别在于，client模式将driver放到了客户端，这样driver实时监控task返回的信息能直接回显在客户端控制台上，便于观察作业运行情况，而cluster模式下driver在某一个从节点上，客户端无法直接看到作业运行信息。调试时用client模式，作业没问题后可使用on yarn模式上线生产。
执行流程
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Spark执行流程概述：Spark执行从driver端开始，driver解析代码，先生成逻辑查询计划，再生成物理查询计划，随后将其打包成task集合，调度到executor执行，执行期间driver实时监控task信息并调度。
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示例代码解析：以Scala编写的词频统计代码为例，借助SparkContext的textFile方法读取文本文件，经拆分单词、给单词标一、按K值聚合等操作，最终得到词频结果并输出保存。该代码运用链式编程，虽多行展示，但实际可写在一行。
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逻辑查询计划：driver解析代码生成逻辑查询计划，此计划关注RDD（弹性分布式数据集）状态。在词频统计代码执行过程中，随着操作推进，RDD数据类型不断变化，逻辑查询计划会解析这些状态变化。
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物理查询计划与stage划分
- 物理查询计划：物理查询计划关注底层数据状态，例如依据底层数据的block数量划分DAG图。在词频统计示例中，根据数据块划分RDD的partition，并依据操作特性（一对一转换或宽依赖操作）构建和转换RDD。
- stage划分依据：根据DAG图中RDD之间的宽窄依赖进行stage切分。窄依赖（如一对一转换）的操作可放在同一个stage，而宽依赖（如涉及shuffle操作）则会将RDD切分成新的stage。
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任务调度过程：划分好stage后，每个stage内的操作可打包成task，每个partition可对应一个task。生成的task放入set集合，然后发送到executor执行，执行过程中task实时向driver汇报。
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Spark任务监控页：Spark任务监控页在4040端口，通过访问Spark的IP地址加4040端口，可查看任务运行信息，如任务的DAG图、stage数量、每个stage的执行时间以及shuffle过程中的读写数据量等，这些信息对Spark任务调优至关重要。
