1. 主要参考资料
http://spark.incubator.apache.org/docs/latest/scala-programming-guide.html
http://www.eecs.berkeley.edu/Pubs/TechRpts/2011/EECS-2011-82.pdf
2. 简介
每个Spark应用，都有一个驱动程序，它运行main函数，在集群上执行各种并行运算。Spark的最重要的抽象是RDD--Resilient Distributed Data（弹性分布式数据）。RDD存储数据，这些数据分布在Spark集群的各种节点上，这些数据可以进行并行计算。可以从一个HDFS文件或者类似的文件系统创建RDD，也可以从Scala的Collection创建RDD，也可以从另外一个RDD处理之后创建。RDD可以持久化到内存里。RDD可以自动从节点失效中恢复。
Spark第二个抽象是Shared Variables--共享变量，用于并行计算。Spark有两种共享变量：Broadcast varibles--广播变量，它在所有节点的内存里缓存一个值；Accumulators--累积量，它们只能被“加”起来，比如计数器或者是“求和”。
3. Spark程序的第一步是初始化SparkContext，它通知Spark如何获取一个集群：
val sc = new SparkContext(master, appName, [sparkHome], [jars])
参数master指明集群的地址，是字符串，master可以是"local"--在本地单机运行，也可以是Spark或者Mesos集群的URL。
参数appName是Spark应用的名称，会在集群的web界面里显示出来。
参数sparkHome是spark的安装目录，注意，集群内所有节点的Spark必须安装在同样的目录下。
参数jars是打包后的Spark应用，是本地目录，这些Jar包会被复制发送到集群内的所有节点执行。
如果是运行Spark Shell，那么它会自从创建一个SparkContext，变量名sc，不要在Spark Shell创建新的SparkContext，不会生效的。在运行Spark Shell之前，可以指定环境变量，让Spark知道使用哪个集群，也可以用ADD_JARS环境变量把JARS添加到classpath。比如，如果想在spakr-shell在本地4核的cpu运行，需要如下方式启动:
$MASTER=local[4] ./spark-shell
这里的4，是启动4个工作线程。
如果要添加JARS，可以如下：
$MASTER=local[4] ADD_JARS=code.jar ./spark-shell
4. Master URLs
Master的URL有4中：
local，本地，单线程
local[K]，本地，K个线程
spark://HOST:PORT，在spark集群上运行。
mesos://HOST:PORT，在Mesos集群上运行。
5. RDD-弹性分布式数据
Spark以RDD为核心概念开发的，它的运行也是以RDD为中心。有两种RDD：第一种是并行Collections，它是Scala collection，可以进行并行计算；第二种是Hadoop数据集，它是并行计算HDFS文件的每条记录，凡是Hadoop支持的文件系统，都可以进行操作。这两种RDD都以同样的方式处理。
6. RDD之 并行Collections
并行Collections由SparkContext的parallelize方法，在一个已经存在的Scala collection上创建。这个collection上的成员会被copy成分布式数据库，也就是copy到所有节点，于是就可以进行并行计算了。举例如下：
#scala的collection
scala> val data = Array(1, 2, 3, 4, 5)
data: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5)
#并行collection
scala> val distData = sc.parallelize(data)
distData: spark.RDD[Int] = spark.ParallelCollection@10d13e3e
第一条语句创建一个Scala collection，第二条语句将它转化成并行collection。并行collection有一个重要参数，就是slices数，spark在进行计算的时候，每个slice对应一个task。通常，一个CPU对应2~4个slice。一般情况下，Sparkt会根据集群的状况，自动计算slice，也可以手动指定，比如说，paralize(data,10)就是指定了10个slice。
7. RDD之 Hadoop数据集
Spark支持在任何Hadoop能处理的文件系统上创建分布式数据集，包括本地文件系统，Amazon S3，Hypertable，HBase等等。Spark支持文本文件，序列文件，以及任何Hadoop的InputFormat。
比如，从文本文件创建数据集的方式如下：
scala> val distFile = sc.textFile("data.txt")
distFile: spark.RDD[String] = spark.HadoopRDD@1d4cee08
如果给distFile设置slice数量，形如sc.textFile("data.txt",5)。默认情况下，sparkt为data.txt的每个block块设置一个slice，注意，手工设置的slice数，只能比文件的block块数量大，不能比它小。
对于SequenceFile-序列文件，SparkContext的sequenceFile[k, v]函数将它转化成RDD。
对其他的Hadoop InputFormat，SparkContext.hadoopRDD方法处理。
8. RDD运算
RDD支持两种运算：变换transformation-从已有的RDD创建一个新的RDD，如map；或者从action中创建RDD，如reduce。
Spark的transformation都是lazy的，Spark会记下这些transformation，不立刻计算结果，直到action需要返回结果的时候再进行计算。
默认情况下，每个RDD的transformation都会重新计算，但如果将RDD用persisi持久化到内存里，或者缓存到内存里，它就不重新计算了，由此加快查询速度。
9. RDD持久化
如果一个RDD被持久化了，那么，每个节点都会存数这个RDD的所有slice，于是可以在内存进行计算，可以重用，这样可以让后来的action计算的更快，通常会把速度提高至少十倍。对迭代式计算来说，持久化非常关键。RDD的persisi方法和cache方法都可以进行持久化。RDD是容错的--如果它的任何部分丢失了，都会重新计算创建。
RDD有不同的存储方式，可以存在硬盘，或者内存，或者复制到所有节点。而chach函数只有一个默认的存储方式就是内存。
10. 共享变量-广播变量
广播变量--在集群的每个节点机器上都缓存一个只读的变量，比如说，每个节点都保存一份输入数据的只读缓存。
广播变量的使用方式：
scala> val broadcastVar = sc.broadcast(Array(1, 2, 3))
broadcastVar: spark.Broadcast[Array[Int］ = spark.Broadcast(b5c40191-a864-4c7d-b9bf-d87e1a4e787c)
scala> broadcastVar.value
res0: Array[Int] = Array(1, 2, 3)
注意：创建了广播变量之后，就不能使用v了，要使用broadcaseCar；v值不能修改。
11. 共享变量-累计量：
只要是用作计数器counter或者求和sum，只能做add运算，例子如下：
scala> val accum = sc.accumulator(0)
accum: spark.Accumulator[Int] = 0
scala> sc.parallelize(Array(1, 2, 3, 4)).foreach(x => accum += x)
...
10/09/29 18:41:08 INFO SparkContext: Tasks finished in 0.317106 s
scala> accum.value
res2: Int = 10