一、Spark核心
1、RDD
1）、概念：
RDD（Resilient Distributed Datest），弹性分布式数据集。
2）、RDD的五大特性：
1、RDD是由一系列的partition组成的
2、函数是作用在每一个partition(split)上的
3、RDD之间有一系列的依赖关系
4、分区器是作用在K、V格式的RDD上
5、RDD提供一系列最佳的计算位置
3）、RDD理解图：
4）、注意：
textFile方法底层封装的是读取MR读取文件的方式，读取文件之前先split，默认split大小是一个block大小。
RDD实际上不存储数据，为了方便理解，暂时理解为存储数据
什么是K，V格式的RDD？
如果RDD里面存储的数据都是二元组对象，那么这个RDD我们就叫做K,V格式的RDD
哪里体现RDD的弹性（容错）？
partition数量，大小没有限制，体现了RDD的弹性。
RDD之间依赖关系，可以基于上一个RDD重新计算出RDD。
哪里体现RDD的分布式
RDD是由Partition组成，partition是分布在不同节点上的。
RDD提供计算最佳位置，体现了数据本地化。体现了大数据中”计算移动数据不移动“的概念。
2、Java和Scala中创建RDD的方式
java:
sc.textFile(xx,minnumpartitions)
sc.parallelize(集合,num)
sc.parallelizePairs(Tuple2<xx,xx>集合,num)
Scala:
sc.textFile(xx,minnumpartitions)
sc.parallelize(集合,num)
sc.makeRDD(集合,num)3、Spark任务执行原理
以上图中有四个机器节点，Driver和Worker是启动在节点上的进程，运行在JVM中的进程。
- Driver与集群节点之间有频繁的通信。
- Driver负责任务(tasks)的分发和结果的回收。任务的调度。如果task的计算结果非常大就不要回收了。会造成oom。
- Worker是Standalone资源调度框架里面资源管理的从节点。也是JVM进程。
- Master是Standalone资源调度框架里面资源管理的主节点。也是JVM进程。
