Spark Core是什么
Spark之一行写WordCount: sc.textFile("/home/data.txt").flatMap(_.split("/t")).map((_,1)).reduceBykey(_+_).collect
spark共有5大组件:Spark Core、Spark Streaming、SparkSQL、Spark MLlib和Spark GraphX。
spark core是spark的核心,是一个提供内存计算的框架,其他的四大框架都是基于spark core上进行计算的,所以没有spark core,其他的框架是浮云.
Spark Core工作机制
Spark的具体流程:
1.Driver进程启动,会有一些初始化操作,并发送请求到Master上,告知Master有一个新的Spark应用程序要执行--->
2.Master收到Spark的请求之后,会发送给Worker,进行资源的调度和分配,其实就是Executor的分配--->
3.Worker负责内存存储RDD某个或某些partition,启动其他进程和线程,对RDD上的partition进行版型的处理和计算--->
4.Worker启动的进程就叫Executor,Executor开启之后,然后Executor会向最开始的Driver进行发送请求,Driver就知道哪些Executor是为它进行服务的了--->
5.Driver会根据我们对RDD定义的操作,提交一大堆task到Executor上--->
6.Executor接到后Driver返回的task信息后,会按照task信息来启动task的数量--->
7.task就负责执行RDD的partition进行并行的计算,也就是我们在RDD中定义的map.flatMap.reduce等,task对RDD的partition数据指定的算子操作,执行后会产生新的RDD的partition--->
8.然后新的RDD的partition就会又轮回刚刚的步骤,计算新的算子,内存迭代!
Spark Core之RDD
Spark Core的组件叫RDD；
RDD: RDD被称为Spark的基石,它是一个弹性分布式数据集. 弹性:当内存不够用了,可临时放在磁盘上,内存与磁盘可以自动切换; 分布式:分区计算; 容错性:发现数据丢失后,会从元数据里拿那里拿到丢失的数据,这些对于用户都是透明的,也不会损失数据.
Spark Core其实就是在操作RDD: RDD的创建 ->RDD的转换 ->RDD的缓存 ->RDD的行动 ->RDD的输出.....
RDD的创建
RDD的创建分为三种: 从集合创建RDD / 从外部存储创建RDD / 从其他创建RDD
从集合创建: Spark提供了两种函数:parallelize和makeRDD
parallelize: 函数的源码如下
def parallelize[T:ClassTag](seq:Seq[T],numSlices:Int =defaultParallelism):RDD[T]
makeRDD: 函数的源码如下
def makeRDD[T:ClassTag](seq:Seq[T],numSlices:Int =defaultParallelism):RDD[T]
从外部存储创建RDD: 顾名思义,外部存储,外部存储包括本地的文件系统,还有Hadoop支持的数据集，比如HDFS 、Hbase等
从其他创建RDD： 就是RDD通过算子转换而来得到新的RDD；
RDD处理数据的函数
RDD为什么说是Spark的基石呢?
答:因为它的底层封装了大量的易用,强大的处理数据的函数库
下面只是大量函数其中的冰山一角.......
sollect: 将RDD转换成函数数组输出
map:将函数应用于RDD中的每一元素,并返回一个新的RDD
filter: 通过提供的产生boolean条件的表达式来返回符合结果为True的新RDD
flatMap: 将函数应用于RDD中的每一项,并每一项都成了集合,,再将所有集合压成一个大集合
union: 将两个RDD中的元素进行合并,返回一个新的RDD
intersection: 求两个RDD元素的交集,当作一个新的RDD返回
distinct: 对RDD中的元素去重
reduceByKey: 对键相同的value进行合并,这个用的特别多
aggregateByKey: 建了三个分区,找出最大的,相加操作,看起来很多很长,其实是一个侮辱智商的题目..下面那张图解释这个的过程...
下次再加...
Spark Core中的一些名词
Caching: 把RDD缓存到内存，提高处理计算效率，用于重复读写的数据
Cluster Manager：在集群上获取资源的外部服务，分别有Standalone, Spark原生的资源管理，Apache Mesos, 和Hadoop Mapreduce兼容性良好的资源调度框架。
Application:用户编写的应用应用程序。
Driver:Application中运行main函数并创建的SparkContext, 创建SparkContext的目的是和集群的ClusterManager通讯，进行资源的申请、任务的分配和监控等。所以，可以用SparkContext代表Driver。
Worker：集群中可以运行Application代码的节点。
Executor:某个Application在Worker上面的一个进程，该进程负责执行某些Task，并负责把数据存在内存或者磁盘上。每个Application都各自有一批属于自己的Executor。
Task：被送到Executor执行的工作单元，和Hadoop MapReduce中的MapTask和ReduceTask一样，是运行Application的基本单位。多个Task组成一个Stage，而Task的调度和管理由TaskScheduler负责。
Job：包含多个Task组成的并行计算，往往由Spark Action触发产生。一个Application可以产生多个Job。
Stage：每个Job的Task被拆分成很多组Task, 作为一个TaskSet，命名为Stage。Stage的调度和划分由DAGScheduler负责。Stage又分为Shuffle Map Stage和Result Stage两种。Stage的边界就在发生Shuffle的地方。
RDD：Spark的基本数据操作抽象，可以通过一系列算子进行操作。RDD是Spark最核心的东西，可以被分区、被序列化、不可变、有容错机制，并且能并行操作的数据集合。存储级别可以是内存，也可以是磁盘。
DAGScheduler：根据Job构建基于Stage的DAG（有向无环任务图），并提交Stage给TaskScheduler。
TaskScheduler：将Stage提交给Worker（集群）运行，每个Executor运行什么在此分配。
共享变量：Spark Application在整个运行过程中，可能需要一些变量在每个Task中都使用，共享变量用于实现该目的。Spark有两种共享变量：一种缓存到各个节点的广播变量；一种只支持加法操作，实现求和的累加变量。
宽依赖：或称为ShuffleDependency, 宽依赖需要计算好所有父RDD对应分区的数据，然后在节点之间进行Shuffle。
窄依赖：或称为NarrowDependency，指某个RDD，其分区partition x最多被其子RDD的一个分区partion y依赖。窄依赖都是Map任务，不需要发生shuffle。因此，窄依赖的Task一般都会被合成在一起，构成一个Stage。
