Spark基本概念

Spark基本概念

1.SparkContent

　　a.Driver programs通过SparkContent对象访问Spark

　　b.SparkContent代表和一个集群的链接

　　c.在shell中SparkContent对象自动创建好了，就是sc

2.Spark中的Shell

　　主要分为两种：python shell和 scala shell

　　现在主要介绍scala shell下的一些简单操作：

　　　　1.加载

3.RDDs

　　RDDs是Resilient distrubuted datasets的简写，意为弹性分布式数据集。

　　这些RDDs，并行分布在整个集群中。

　　RDDs是Spark分发数据和计算的基础抽象类。

　　一个RDDs是一个不可改变的分布式集合对象，因此在使用scala编写时，前面加修饰符val

　　Spark中，左右的操作都是通过RDDs的c创建、转换、操作完成的　　

　　一个RDDs内部其实是由许多Partition（分片）组成，但是我们在操作时只需要关注RDDs即可

　　　　分片：分片是Spark并行处理的单元，Spark顺序的、并行的处理分片。不同的分片可以在不同的节点上计算

　　RDDs的创建：

　　　　（1）sc.parallelize()

　　　　一般只是测试使用：　　　　　　

　　val rdd=sc.parallelize(Array(1,2,2,4)，4)　　第一个参数：带并行化处理的集合 　　第二个参数：分区个数

　　　　下面还有一些我们测试时经常使用的函数 

　　　　rdd.count()　　　　　　　　#统计rdds中的行数
　　　　rdd.collect().foreach(print)　　　　#遍历rdds中的每个元素，但是遍历各个分片的的先后顺序是随机的

　　　　（2）加载外部数据集

　　val rddtext=sc.textFile("filepath")

4.scala基础知识

　　（1）创建变量时时必须使用val或者var

　　（2）scala的匿名函数和类型推断

　　　　匿名函数：

　　val lines2=lines.filter(line=>line.comtains("world"))　　
　　#整个括号中的内容定义了一个匿名函数，传入一个参数line，返回指定结果
　　#注意line的类型不需要进行指定，能够推断出来