大数据分析与内存计算笔记——spark（scala）_大数据 内存计算

大数据特点：

数据量大

数据类型繁多

处理速度快

价值密度低，商业价值高

大数据关键技术：

 两大核心技术：分布式处理和分布式存储

大数据关键技术  =  大数据计算模式

 代表性关键技术：Hadoop、 Spark 、Flink、 Beam。

Spark具有如下几个主要特点（Spark的设计遵循“一个软件栈满足不同应用场景”的理念）：

运行速度快：使用DAG执行引擎以支持循环数据流与内存计算

容易使用：支持使用Scala、Java、Python和R语言进行编程，可以通过Spark Shell进行交互式编程

通用性：Spark提供了完整而强大的技术栈，包括SQL查询、流式计算、机器学习和图算法组件

运行模式多样：可运行于独立的集群模式中，可运行于Hadoop中，也可运行于Amazon EC2等云环境中，并且可以访问HDFS、Cassandra、HBase、Hive等多种数据源

spark运行  基本概念

RDD：是Resillient Distributed Dataset（弹性分布式数据集）的简称，是分布式内存的一个抽象概念，提供了一种高度受限的共享内存模型

DAG：是Directed Acyclic Graph（有向无环图）的简称，反映RDD之间的依赖关系

Executor：是运行在工作节点（WorkerNode）的一个进程，负责运行Task

应用（ Application ）：用户编写的Spark应用程序

任务（ Task ）：运行在Executor上的工作单元

作业（Job）：一个Job包含多个RDD及作用于相应RDD上的各种操作

阶段（ Stage ）：是Job的基本调度单位，一个Job会分为多组Task，每组Task被称为Stage，或者也被称为TaskSet，代表了一组关联的、相互之间没有Shuffle依赖关系的任务组成的任务集

RDD 是一种抽象，是 Spark 对于分布式数据集的抽象，它用于囊括所有内存中和磁盘中的分布式数据实体。  (一个RDD就是一个分布式对象集合，本质上是一个只读的分区记录集合，每个RDD可分成多个分区，每个分区就是一个数据集片段，并且一个RDD的不同分区可以被保存到集群中不同的节点上，从而可以在集群中的不同节点上进行并行计算)

一般来说，分布式数据集的容错性有两种方式：即数据检查点和记录数据的更新。由于面向的是大规模数据分析，数据检查点操作成本很高：需要通过数据中心的网络连接在机器之间复制庞大的数据集，而网络带宽往往比内存带宽低得多，同时还需要消耗更多的存储资源（在内存中复制数据可以减少需要缓存的数据量，而存储到磁盘则会拖慢应用程序）。所以选择记录更新的方式。但是，如果更新太多，那么记录更新成本也不低。因此，RDD只支持读操作，并且只支持粗粒度转换，即在大量记录上执行的单个操作。将创建RDD的一系列转换记录下来（即Lineage），以便恢复丢失的分区。
虽然只支持粗粒度转换限制了编程模型，但是RDD仍然可以很好地适用于很多应用，特别是支持数据并行的批量分析应用，包括数据挖掘、机器学习、图算法等，因为这些程序通常都会在很多记录上执行相同的操作。.

RDD特性

Spark采用RDD以后能够实现高效计算的原因主要在于：

（1）高效的容错性

现有容错机制：数据复制或者记录日志

RDD：血缘关系、重新计算丢失分区、无需回滚系统、重算过程在不同节点之间并行、只记录粗粒度的操作

RDD 之间的依赖关系

Shuffle操作 什么是Shuffle操作 MapReduce中的Shuffle操作 Spark中的Shuffle操作

窄依赖和宽依赖 是否包含Shuffle操作是区分窄依赖和宽依赖的根据