Spark概述
作者：尹正杰
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Spark基于Hadoop1.x架构思想，采用自己的方式改善Hadoop1.x中的问题，接下来我们就一起来学习一下spark技术栈吧。
一.什么是spark
1>.什么是spark
Spark是一种基于内存的快速，通用，可扩展的大数据分析引擎。
2009年诞生于加州大学伯利克分校AMPLab，项目采用Scala编写。
2010年Spark项目被开源。
2013年6月称为Apache孵化项目，注意，此时Hadoop2.x版本还未发布哟(Hadoop2.x版本发布于同年10月份)
2014年2月成为Apache顶级项目。
2>.spark内置模块
Spark Core：
实现了Spark的基本功能，包含任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块。Spark Core中还包含了对弹性分布式数据集(Resilient Distributed DataSet，简称RDD)的API定义。
Spark SQL：
是Spark用来操作结构化数据的程序包。通过Spark SQL，我们可以使用 SQL或者Apache Hive版本的SQL方言(HQL)来查询数据。Spark SQL支持多种数据源，比如Hive表、Parquet以及JSON等。
Spark Streaming：
是Spark提供的对实时数据进行流式计算的组件。提供了用来操作数据流的API，并且与Spark Core中的 RDD API高度对应。
Spark MLlib：
提供常见的机器学习(ML)功能的程序库。包括分类、回归、聚类、协同过滤等，还提供了模型评估、数据 导入等额外的支持功能。
集群管理器：
Spark 设计为可以高效地在一个计算节点到数千个计算节点之间伸缩计算。
为了实现这样的要求，同时获得最大灵活性，Spark支持在各种集群管理器(Cluster Manager)上运行，包括Hadoop YARN、Apache Mesos，Kubernetes以及Spark自带的一个简易调度器，叫作独立调度器。
Spark可在Hadoop，Apache Mesos，Kubernetes，独立或云中运行。它可以访问各种数据源。您可以在EC2，Hadoop YARN，Mesos或Kubernetes上使用其独立集群模式运行Spark 。访问HDFS， Alluxio， Apache Cassandra， Apache HBase， Apache Hive以及数百种其他数据源中的数据。
Spark的应用:
Spark得到了众多大数据公司的支持，这些公司包括Hortonworks、IBM、Intel、Cloudera、MapR、Pivotal、百度、阿里、腾讯、京东、携程、优酷土豆。
当前百度的Spark已应用于大搜索、直达号、百度大数据等业务；阿里利用GraphX构建了大规模的图计算和图挖掘系统，实现了很多生产系统的推荐算法；腾讯Spark集群达到8000台的规模，是当前已知的世界上最大的Spark集群。
3>.spark特点
快:
与Hadoop的MapReduce相比，Spark基于内存的运算要快100倍以上，基于硬盘的运算也要快10倍以上;
Spark实现了高效的DAG执行引擎，可以通过基于内存来高效处理数据流;
计算的中间结果是存在于内存中的;
易用:
Spark支持Java，Python和Scala的API,还支持超过80种高级算法，使用户可以快速构建不同的应用;
Spark支持交互式的Python和Scala的shell,可以非常方便地在这些shell种使用Spark集群来验证解决问题的方法;
通用:
Spark提供了统一的解决方案，Spark可以用于批处理，交互式查询(Spark SQL)，实时流处理(Spark Steaming),机器学习(Spark MLlib)和图计算(GraphX)。
这些不同类型的处理都可以在同一个应用中无缝使用,减少了开发和维护的人力成本和部署平台的物力成本。
兼容性:
Spark可以非常方便地与其他的开源产品进行融合。比如Spark可以使用Hadoop的YARN，Apache Mesos，Kubernetes等作为它的资源管理和调度器;
Spark可以处理所有Hadoop支持的数据，包括HDFS,HBase等，这对于已经部署Hadoop集群的用户特别重要，因为不需要做任何数据迁移就可以使用Spark的强大处理能力。
二.spark运行模式
博主推荐阅读: http://spark.apache.org/docs/2.4.6/cluster-overview.html http://spark.apache.org/docs/2.4.6/ http://spark.apache.org 下载Spark地址: http://spark.apache.org/downloads.html
1>.Local模式
Local模式就是运行在一台计算机上的模式，通常就是用于在本机上练手和测试。 它可以通过以下的方式设置Master: local: 所有计算都运行在一个线程当中，没有任何并行计算，通常我们在本机执行一些测试代码，或者练手，就用这种模式。 local[K]: 指定使用几个线程来运行计算，比如local[12]就是运行12个worker线程，通常我们的cpu有几个core就指定几个线程，最大化利用CPU的计算能力。 local[*]: 这种模式直接帮你按照CPU最多cores来设置线程数了。
博主推荐阅读: Spark的Local运行模式部署实战案例：https://www.cnblogs.com/yinzhengjie2020/p/13111177.html
2>.Standalone模式
如下图所示，Spark有内置的集群管理起，它是由一个Master和多个Worker节点构成的spark集群，spark应用程序运行在该集群中。 此时spark集群模式我们称之为Standone模式。
如下图所示,我们一起分析一下Spark Driver和Spark Executor之间的关系:
Driver:
创建SparkContext的应用程序称之为Driver，它可以发送任务给Executor。
Executor:
执行其用于接收任务并执行任务，并将任务执行状态反馈给Driver。所有的RRD算子(Opertor)的计算功能全部由Executor执行。
温馨提示:
Driver和Executor可能不在同一台服务器，若在Driver中声明了一个变量需要在Executor中引用时，就需要将Driver的数据序列化后在通过网络IO发送给Executor所在机器，因此若变量的引用无法序列化时Executor就会出现引用失败的情况。
博主推荐阅读: Spark的Standalone运行模式部署实战案例:https://www.cnblogs.com/yinzhengjie2020/p/13122259.html
3>.YARN模式
Spark客户端直接连接YARN，不需要额外构建spark集群。有yarn-client和yarn-cluster两种模式，主要区别在于：Driver程序的运行节点。 yarn-client：
Driver程序运行在客户端，适用于交互、调试，希望立即看到app的输出 yarn-cluster：
Driver程序运行在由RM（ResourceManager）启动的AP（APPMaster）适用于生产环境。 博主推荐阅读: Spark的Yarn运行模式部署实战案例:https://www.cnblogs.com/yinzhengjie2020/p/13128488.html
4>.Mesos模式
Spark 2.4.6专为与Mesos 1.0.0或更高版本一起使用而设计，不需要任何特殊的Mesos补丁。基于文件和环境的机密支持需要Mesos 1.3.0或更高版本。 Spark客户端直接连接Mesos；不需要额外构建Spark集群。国内应用比较少，更多的是运用yarn调度。 博主推荐阅读: http://spark.apache.org/docs/2.4.6/running-on-mesos.html
5>.Kubernetes模式
Spark可以在Kubernetes管理的集群上运行。此功能使用已添加到Spark的本地Kubernetes调度程序。 Kubernetes调度程序目前处于试验阶段。在将来的版本中，配置，容器映像和入口点可能会发生行为更改。 博主推荐阅读: http://spark.apache.org/docs/2.4.6/running-on-kubernetes.html
三.案例实操
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