Spark操作算子本质-RDD的容错
spark模式
1.standalone
master 资源调度
worker
2.yarn
resourcemanager 资源调度
nodemanager
在一个集群中只能有一个资源调度，如果有两个资源调度的话，master和resourcemanager之间是不通信的，master分配某个资源，resourcemanager是不知道的
一个application对应一个driver，driver是用来分配任务的
流程示意
分布式文件系统（File system）加载数据集
transformations延迟执行 针对RDD的操作
Action触发执行（生成并提交job）
默认缓存策略是MEMORY_ONLY
OFF_HEAP:不使用Java堆内存，使用tachyon，但是需要spark和tachyon做对接（百度用的多，tachyon是国产）
转换算子 操作算子
transformations：延时执行，从一个RDD到另一个RDD
map：通过匿名函数将RDD中T类型的数据转换为U类型的数据
filter：通过匿名函数判断某个字段返回true/false，true保留，false过滤，RDD中的数据类型不变，但是有可能会被过滤掉
flatMap:：通过匿名函数将RDD中的T类型的每条数据转换为类型为U的序列集合，先做一步Map操作，再做一步flat操作，压扁
sample：传一个Float进来，随机采样
groupByKey：按照key分组，把key相同的值聚合在一起，每个key对应一个序列集合,有个shuffle，上游的partition根据某些规则将数据分到下游不同的partition中去
reduceByKey：对键值对操作，消除重复的key，相邻元素依次进行操作，操作产生的结果类型不可变
union：合并两个RDD，RDD类型必须一致
join：传入两个键值对的RDD，将两个RDD相同key的value值整合到一起，并进行一个排列组合
cogroup：传入两个键值对的RDD，将两个RDD相同key的value放到两个序列集合中
crossProduct（）：将两个RDD封装为一个RDD，一个RDD的值为key，一个为value
mapValues：RDD中元素为键值对的，对每个元素进行操作，但是只对value进行操作。
sort：对某个值进行排序
partitionBy：可以传一个自定义的partitioner，如果RDD为键值对，就可以传一个新的partitioner进行分区
actions：立即执行，从RDD到最终结果
count()：返回RDD中元素个数
collect()：慎用，把RDD中的元素全部返回，放入序列集合中
reduce()：把RDD中的元素依次进行操作，生成最后的一个值
lookup()：根据传入的key在RDD中找对应的值，放入序列集合中
save()：对操作结果做存储，比如存入HDFS,本地文件系统
transformations和actions的本质区别
transformations是从一个RDD到另一个RDD
actions是从一个RDD到最终结果
现象：碰到action操作就封装一个job执行
checkpoint
Lineage过长
对RDD做doCheckpoint()
SparkContext.setCheckPointDir() 需要设置磁盘路径，通常是HDFS中。
设置数据库路径
把RDD存到磁盘中去，即使内存中的缓存被清掉，也可以去磁盘中读取，计算效率更高。
坏处：占用DiskIO
如果RDD的代价特别大，除了普通缓存，还可以使用checkpoint，存入磁盘，RDD复用时会先找cache() persist(),再找checkpoint中的