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SparkCore
一、什么是Spark？二、Spark与MapReduce比较三、Spark运行模式四、Spark分区方式？五、RDD五大属性六、Spark系统架构七、算子（单文件）八、算子（多文件）九、窄依赖和宽依赖的认识十、stage切割规则十一、SparkShuffle机制十二、Spark资源调度和任务调度流程十三、谈谈广播变量和累加器
一、什么是Spark？
Spark专门为大规模数据进行快速处理的计算引擎，主要分为SparkCore、SparkSql、SparkStreaming，SparkStreaming可以做到准实时，Spark由Scala编写
二、Spark与MapReduce比较
三、Spark运行模式Spark对于数据的计算方式，是一次性执行全部的逻辑，并且依赖内存，一次性将结果得出，MapReduce计算方式，是通过数据的一次计算后存于磁盘，再从磁盘读取再次计算，这也是MapReduce没有Spark快的主要原因之一
Local:便于测试环境，比如再IDEA等编辑器中使用Standalone集群模式：是Spark自带的资源掉丢框架，支持完全分布式Yarn集群模式：Hadoop生态圈提供，Spark也可通过Yarn进行计算Mesos:资源调度框架
注意：Spark为什么可以使用Yarn框架？
是因为如果使用Yarn，满足条件就是必须实现ApplicationMaster接口，而Spark实现了这个接口，所有可以基于Yarn
四、Spark分区方式？
首先Spark提出了RDD的概念，一种数据集，也就是由多个分区组合而成，且分区大小不一，数量由任务里算子和最初的读入的数据块数量决定的
两种分区方式：
① HashPartitioner哈希分区：对K-V格式的数据进行hash后和分区数进行求余获取数据应该存放的分区号
② RangetPartitioner范围分区：针对于hash分区会造成数据倾斜，也就数据分布不均匀的情况的补充，其方式针对于抽样的方式进行数据的分区
五、RDD五大属性
首先RDD是一个弹性分布式数据集（弹性体现在每个RDD内的分区数大小不固定，分布式体现在，分区分布在不同的节点上），RDD内不存数据，只是pipeline的一段计算
五大 属性：
① RDD由多个分区组成
② RDD之间互相依赖（血缘关系）
③ 分区器用于（k,v)格式的RDD上
④ 函数作用再每个分区或切片上
⑤ RDD会计算出最佳的计算位置
注意：
1、文件的读取方式是MR的方式，读取文件之前先进行切片，模式一个切片是一个block快的大小
2、什么是k,v格式的RDD？
即数据格式是（k,v)二元组数据类型格式的RDD
RDD提供计算的最佳位置，体现了**计算移动数据不移动的思想**
六、Spark系统架构
整体架构于Yarn类似，整体流程：
首先提交JOB任务，Worker（监控当前节点的资源情况）开始会将资源情况汇报给主节点Master，Driver接受到JOB后，向主节点询问资源情况，获取资源后将任务分发至指定节点上的executor执行器，执行器启动内部的task任务，任务执行完毕汇报情况给Driver，再由Driver汇报给主节点，最后退出本次任务
七、算子（单文件）
Spark中RDD之间互相依赖，故此再启动后，会产生一个有向无环图DAG
转换算子（Transformations)：对数据进行切分合并等操作，就是一个函数，惰性加载
例如：filter:过滤满足条件的（true：保留，false：过滤掉）
map于flatMap的区别？
虽然都是转换函数并且极其相似，细微不同于map函数后，RDD的值为 Array(Array(“a”,“b”),Array(“c”,“d”),Array(“e”,“f”))，flatMap函数处理后，RDD的值为 Array(“a”,“b”,“c”,“d”,“e”,“f”)，也就是flatMap会将数组的进行拆解合并成一个数组
reduceBykey和groupBykey的区别？【看之前文章】
行动算（Action):触发算子，通过此算子启动控制算子和转换算子，一个任务中，有几个Action算子执行，就有几个job运行
常见算子：count（），take（n）返回前n个元素集合，first=take(1）返回第一个数据元素，foreach，collect收集结果
控制算子：也是RDD的持久化，主要就三种：cache,persist,checkpoint,三者皆是懒执行
谈谈cache、persist、checkpoint三者的区别
cache:将RDD数据集持久化到内存中，persist(xxx)通过不同的参数，可以进行内存持久化，磁盘持久化等，较为全面，checkpoint则是进行持久化到磁盘，cache=persist(Memory_Only),三者中checkpoint持久化会切断RDD之间的联系，但都是为了防止数据后期出错时，快速恢复数据
八、算子（多文件）
转换算子：
leftOuterJoin/rightOuterJoin/fullOuterJoin这些算子都是作用在k,v格式的RDD上的，根据key值进行连接（注意 join后的分区数于RDD数据多的那个相同）
union:合并两个数据集，两个数据集的类型要一致
intersection:取两个数据集的交集
subtract:取两个数据集的差集
mapPartitions：mapPartition于map类似，单位是每个partition上的数据
distinct(map+reduceByKey+map):对RDD内数据去重
cogroup：当调用类型（k,v)和（k,w)的数据上时，返回一个数据集（k,(v,w))
行动算子：
foreachPartition：遍历的数据时每个partition的数据
九、窄依赖和宽依赖的认识
窄依赖
RDD之间父RDD与子RDD之间的分区数时一对一或者多对一的关系时是窄依赖，窄依赖不会产生shuffle洗牌
宽依赖父RDD与子RDD的关系是一对多的关系，便是宽依赖，会产生shuffle
（注意Stage划分也是根据宽依赖划分的）
十、stage切割规则
stage是一个逻辑概念
切割规则：从后往前，遇到宽依赖就切割stage,总结由于spark中stage的划分是根据shuffle来划分的，而宽依赖必定会有shuffle的产生，因此可以说spark是根据款窄依赖划分的,并且stage内只有窄依赖
十一、SparkShuffle机制
HashShuffle
普通机制：
每个任务都有一个Buffer缓存，都会产生一个中间结果，然后分布给下面的子RDD合并机制：
再父RDD中的缓存中对数据先进行了一次合并，使得到子RDD时大大降低传输的压力
SortShuffle:
普通机制：
map执行中会有一个监控机制取定时监控内存的大小，内存结构中的数据超过5M则会申请新的*2-5的内存，如果申请失败则进行溢写，reduce拉取则通过解析索引文件拉取对应文件数据bypass机制：
此机制触发条件是：shuffle reduce task数量小于200，或者不需要map端预聚合，产生的磁盘小文件为2*M时都会触发
十二、Spark资源调度和任务调度流程
注意：再流程中，task发送到执行器失败会重试三次，三次失败则task这次任务失败，而stage包含多个任务，stage失败会重试4次，stage失败代表此次job失败流程：具体流程与系统架构流程一致，只是此图具体细化了Driver内的进程
十三、谈谈广播变量和累加器
广播变量：再Driver端定义一个变量，然后广播到每个Executor中，类似公共变量（此变量之能再Driver端定义，并且只有Driver端能够修改广播变量的值，Executor不能修改广播变量的值）
累加器：在Driver声明一个变量，在Executor更新，如果不设置累加器，则在Executor端更新后，可能导致多个Executor执行结果不准