Spark是整个BDAS的核心组件，是一个大数据分布式编程框架，不仅实现了MapReduce的算子map函数和reduce函数及计算模型，还提供更为丰富的算子，如filter、join、groupByKey等。是一个用来实现快速而同用的集群计算的平台。
Spark简介
Spark是整个BDAS的核心组件，是一个大数据分布式编程框架，不仅实现了MapReduce的算子map函数和reduce函数及计算模型，还提供更为丰富的算子，如filter、join、groupByKey等。是一个用来实现快速而同用的集群计算的平台。
Spark将分布式数据抽象为弹性分布式数据集（RDD），实现了应用任务调度、RPC、序列化和压缩，并为运行在其上的上层组件提供API。其底层采用Scala这种函数式语言书写而成，并且所提供的API深度借鉴Scala函数式的编程思想，提供与Scala类似的编程接口
SparkonYarn
从用户提交作业到作业运行结束整个运行期间的过程分析。
一、客户端进行操作
根据yarnConf来初始化yarnClient，并启动yarnClient
创建客户端Application，并获取Application的ID，进一步判断集群中的资源是否满足executor和ApplicationMaster申请的资源，如果不满足则抛出IllegalArgumentException；
设置资源、环境变量：其中包括了设置Application的Staging目录、准备本地资源（jar文件、log4j.properties）、设置Application其中的环境变量、创建Container启动的Context等；
设置Application提交的Context，包括设置应用的名字、队列、AM的申请的Container、标记该作业的类型为Spark；
申请Memory，并最终通过yarnClient.submitApplication向ResourceManager提交该Application。
当作业提交到YARN上之后，客户端就没事了，甚至在终端关掉那个进程也没事，因为整个作业运行在YARN集群上进行，运行的结果将会保存到HDFS或者日志中。
二、提交到YARN集群，YARN操作
运行ApplicationMaster的run方法；
设置好相关的环境变量。
创建amClient，并启动；
在SparkUI启动之前设置SparkUI的AmIpFilter；
在startUserClass函数专门启动了一个线程（名称为Driver的线程）来启动用户提交的Application，也就是启动了Driver。在Driver中将会初始化SparkContext；
等待SparkContext初始化完成，最多等待spark.yarn.applicationMaster.waitTries次数（默认为10），如果等待了的次数超过了配置的，程序将会退出；否则用SparkContext初始化yarnAllocator；
当SparkContext、Driver初始化完成的时候，通过amClient向ResourceManager注册ApplicationMaster
分配并启动Executeors。在启动Executeors之前，先要通过yarnAllocator获取到numExecutors个Container，然后在Container中启动Executeors。
那么这个Application将失败，将ApplicationStatus标明为FAILED，并将关闭SparkContext。其实，启动Executeors是通过ExecutorRunnable实现的，而ExecutorRunnable内部是启动CoarseGrainedExecutorBackend的。
最后，Task将在CoarseGrainedExecutorBackend里面运行，然后运行状况会通过Akka通知CoarseGrainedScheduler，直到作业运行完成。
Spark节点的概念
一、Spark驱动器是执行程序中的main()方法的进程。它执行用户编写的用来创建SparkContext(初始化)、创建RDD，以及运行RDD的转化操作和行动操作的代码。
驱动器节点driver的职责：
把用户程序转为任务task(driver)
Spark驱动器程序负责把用户程序转化为多个物理执行单元，这些单元也被称之为任务task(详解见备注)
为执行器节点调度任务(executor)
有了物理计划之后，Spark驱动器在各个执行器节点进程间协调任务的调度。Spark驱动器程序会根据当前的执行器节点，把所有任务基于数据所在位置分配给合适的执行器进程。当执行任务时，执行器进程会把缓存的数据存储起来，而驱动器进程同样会跟踪这些缓存数据的位置，并利用这些位置信息来调度以后的任务，以尽量减少数据的网络传输。（就是所谓的移动计算，而不移动数据)。
Spark集群部署后，需要在主节点和从节点分别启动Master进程和Worker进程，对整个集群进行控制。在一个Spark应用的执行过程中，Driver和Worker是两个重要角色。Driver 程序是应用逻辑执行的起点，负责作业的调度，即Task任务的分发，而多个Worker用来管理计算节点和创建Executor并行处理任务。在执行阶段，Driver会将Task和Task所依赖的file和jar序列化后传递给对应的Worker机器，同时Executor对相应数据分区的任务进行处理。
下面详细介绍Spark的架构中的基本组件。
ClusterManager：在Standalone模式中即为Master(主节点)，控制整个集群，监控Worker。在YARN模式中为资源管理器。
Worker：从节点，负责控制计算节点，启动Executor或Driver。在YARN模式中为NodeManager，负责计算节点的控制。
Driver：运行Application的main()函数并创建SparkContext。
Executor：执行器，在worker node上执行任务的组件、用于启动线程池运行任务。每个Application拥有独立的一组Executors。
SparkContext：整个应用的上下文，控制应用的生命周期。
RDD：Spark的基本计算单元，一组RDD可形成执行的有向无环图RDD Graph。
DAG Scheduler：根据作业(Job)构建基于Stage的DAG，并提交Stage给TaskScheduler。
TaskScheduler：将任务(Task)分发给Executor执行。
SparkEnv：线程级别的上下文，存储运行时的重要组件的引用。
SparkEnv内创建并包含如下一些重要组件的引用。
MapOutPutTracker：负责Shuffle元信息的存储。
BroadcastManager：负责广播变量的控制与元信息的存储。
BlockManager：负责存储管理、创建和查找块。
MetricsSystem：监控运行时性能指标信息。
SparkConf：负责存储配置信息。
二、执行器节点
作用：
负责运行组成Spark应用的任务，并将结果返回给驱动器进程；
通过自身的块管理器(blockManager)为用户程序中要求缓存的RDD提供内存式存储。RDD是直接缓存在执行器进程内的，因此任务可以在运行时充分利用缓存数据加快运算。
驱动器的职责：
所有的Spark程序都遵循同样的结构：程序从输入数据创建一系列RDD，再使用转化操作派生成新的RDD，最后使用行动操作手机或存储结果RDD，Spark程序其实是隐式地创建出了一个由操作组成的逻辑上的有向无环图DAG。当驱动器程序执行时，它会把这个逻辑图转为物理执行计划。
这样Spark就把逻辑计划转为一系列步骤(stage)，而每个步骤又由多个任务组成。这些任务会被打包送到集群中。
Spark初始化
每个Spark应用都由一个驱动器程序来发起集群上的各种并行操作。驱动器程序包含应用的main函数，并且定义了集群上的分布式数据集，以及对该分布式数据集应用了相关操作。
驱动器程序通过一个SparkContext对象来访问spark,这个对象代表对计算集群的一个连接。（比如在sparkshell启动时已经自动创建了一个SparkContext对象，是一个叫做SC的变量。(下图，查看变量sc)
一旦创建了sparkContext，就可以用它来创建RDD。比如调用sc.textFile()来创建一个代表文本中各行文本的RDD。（比如vallinesRDD=sc.textFile(“yangsy.text”),valspark=linesRDD.filter(line=>line.contains(“spark”),spark.count()）
执行这些操作，驱动器程序一般要管理多个执行器,就是我们所说的executor节点。
在初始化SparkContext的同时，加载sparkConf对象来加载集群的配置，从而创建sparkContext对象。
从源码中可以看到，在启动thriftserver时，调用了spark-daemon.sh文件，该文件源码如左图，加载spark_home下的conf中的文件。
（在执行后台代码时，需要首先创建conf对象，加载相应参数，valsparkConf=newSparkConf().setMaster("local").setAppName("cocapp").set("spark.executor.memory","1g"),valsc:SparkContext=newSparkContext(sparkConf))
RDD工作原理：
RDD(ResilientDistributedDatasets)[1],弹性分布式数据集，是分布式内存的一个抽象概念，RDD提供了一种高度受限的共享内存模型，即RDD是只读的记录分区的集合，只能通过在其他RDD执行确定的转换操作（如map、join和groupby）而创建，然而这些限制使得实现容错的开销很低。对开发者而言，RDD可以看作是Spark的一个对象，它本身运行于内存中，如读文件是一个RDD，对文件计算是一个RDD，结果集也是一个RDD，不同的分片、数据之间的依赖、key-value类型的map数据都可以看做RDD。
主要分为三部分：创建RDD对象，DAG调度器创建执行计划，Task调度器分配任务并调度Worker开始运行。
SparkContext(RDD相关操作)→通过(提交作业)→(遍历RDD拆分stage→生成作业)DAGScheduler→通过（提交任务集）→任务调度管理(TaskScheduler)→通过（按照资源获取任务)→任务调度管理(TaskSetManager)
Transformation返回值还是一个RDD。它使用了链式调用的设计模式，对一个RDD进行计算后，变换成另外一个RDD，然后这个RDD又可以进行另外一次转换。这个过程是分布式的。
Action返回值不是一个RDD。它要么是一个Scala的普通集合，要么是一个值，要么是空，最终或返回到Driver程序，或把RDD写入到文件系统中
转换(Transformations)(如：map,filter,groupBy,join等)，Transformations操作是Lazy的，也就是说从一个RDD转换生成另一个RDD的操作不是马上执行，Spark在遇到Transformations操作时只会记录需要这样的操作，并不会去执行，需要等到有Actions操作的时候才会真正启动计算过程进行计算。
操作(Actions)(如：count,collect,save等)，Actions操作会返回结果或把RDD数据写到存储系统中。Actions是触发Spark启动计算的动因。
它们本质区别是：Transformation返回值还是一个RDD。它使用了链式调用的设计模式，对一个RDD进行计算后，变换成另外一个RDD，然后这个RDD又可以进行另外一次转换。这个过程是分布式的。Action返回值不是一个RDD。它要么是一个Scala的普通集合，要么是一个值，要么是空，最终或返回到Driver程序，或把RDD写入到文件系统中。关于这两个动作，在Spark开发指南中会有就进一步的详细介绍，它们是基于Spark开发的核心。
整体上Spark分为以下几个主要的子模块:
deploy: deply模块包括Master，Work和Client，参见architecture图的最上 部分。deploy主要负责启动和调度用户实现的Spark application并且分配资源给用户 application，类似于Hadoop YARN框架。
scheduler: scheduler主要负责调度用户application内的tasks，根据部署方式的不 同Spark实现了多种不同的scheduler，包括LocalScheduler，ClusterScheduler等 。
rdd: rdd类似于一个分布式的数据集，用户可以根据rdd所提供的api进行数据集的 操作，rdd模块是用户交互的主要模块。
storage: storage模块主要负责数据集，也就是rdd的存取。根据设定的不同，数 据可以保存在内存、磁盘或是两者。Spark与Hadoop MapReduce最大的不同在于MapReduce 将数据保存在HDFS上，而Spark则由自己的存储系统。
RDD基础
Spark中的RDD就是一个不可变的分布式对象集合。每个RDD都被分为多个分区，这些分区运行在集群的不同节点上。创建RDD的方法有两种：一种是读取一个外部数据集；一种是在群东程序里分发驱动器程序中的对象集合，不如刚才的示例，读取文本文件作为一个字符串的RDD的示例。
创建出来后，RDD支持两种类型的操作:转化操作和行动操作
转化操作会由一个RDD生成一个新的RDD。（比如刚才的根据谓词筛选）
行动操作会对RDD计算出一个结果，并把结果返回到驱动器程序中，或把结果存储到外部存储系统（比如HDFS）中。比如first()操作就是一个行动操作，会返回RDD的第一个元素。
注：转化操作与行动操作的区别在于Spark计算RDD的方式不同。虽然你可以在任何时候定义一个新的RDD，但Spark只会惰性计算这些RDD。它们只有第一个在一个行动操作中用到时，才会真正的计算。之所以这样设计，是因为比如刚才调用sc.textFile(...)时就把文件中的所有行都读取并存储起来，就会消耗很多存储空间，而我们马上又要筛选掉其中的很多数据。
这里还需要注意的一点是，spark会在你每次对它们进行行动操作时重新计算。如果想在多个行动操作中重用同一个RDD，那么可以使用RDD.persist()或RDD.collect()让Spark把这个RDD缓存下来。（可以是内存，也可以是磁盘)
Spark会使用谱系图来记录这些不同RDD之间的依赖关系，Spark需要用这些信息来按需计算每个RDD，也可以依靠谱系图在持久化的RDD丢失部分数据时用来恢复所丢失的数据。(如下图，过滤errorsRDD与warningsRDD,最终调用union()函数)
RDD计算方式
RDD的宽窄依赖
窄依赖(narrowdependencies)和宽依赖(widedependencies)。窄依赖是指父RDD的每个分区都只被子RDD的一个分区所使用。相应的，那么宽依赖就是指父RDD的分区被多个子RDD的分区所依赖。例如，map就是一种窄依赖，而join则会导致宽依赖
这种划分有两个用处。首先，窄依赖支持在一个结点上管道化执行。例如基于一对一的关系，可以在filter之后执行map。其次，窄依赖支持更高效的故障还原。因为对于窄依赖，只有丢失的父RDD的分区需要重新计算。而对于宽依赖，一个结点的故障可能导致来自所有父RDD的分区丢失，因此就需要完全重新执行。因此对于宽依赖，Spark会在持有各个父分区的结点上，将中间数据持久化来简化故障还原，就像MapReduce会持久化map的输出一样。
SparkExample
步骤1：创建RDD。上面的例子除去最后一个collect是个动作，不会创建RDD之外，前面四个转换都会创建出新的RDD。因此第一步就是创建好所有RDD(内部的五项信息)。
步骤2：创建执行计划。Spark会尽可能地管道化，并基于是否要重新组织数据来划分阶段(stage)，例如本例中的groupBy()转换就会将整个执行计划划分成两阶段执行。最终会产生一个DAG(directedacyclicgraph，有向无环图)作为逻辑执行计划。
步骤3：调度任务。将各阶段划分成不同的任务(task)，每个任务都是数据和计算的合体。在进行下一阶段前，当前阶段的所有任务都要执行完成。因为下一阶段的第一个转换一定是重新组织数据的，所以必须等当前阶段所有结果数据都计算出来了才能继续。
假设本例中的hdfs://names下有四个文件块，那么HadoopRDD中partitions就会有四个分区对应这四个块数据，同时preferedLocations会指明这四个块的最佳位置。现在，就可以创建出四个任务，并调度到合适的集群结点上。
Spark数据分区
Spark的特性是对数据集在节点间的分区进行控制。在分布式系统中，通讯的代价是巨大的，控制数据分布以获得最少的网络传输可以极大地提升整体性能。Spark程序可以通过控制RDD分区方式来减少通讯的开销。
Spark中所有的键值对RDD都可以进行分区。确保同一组的键出现在同一个节点上。比如，使用哈希分区将一个RDD分成了100个分区，此时键的哈希值对100取模的结果相同的记录会被放在一个节点上。
（可使用partitionBy(newHashPartitioner(100)).persist()来构造100个分区)
Spark中的许多操作都引入了将数据根据键跨界点进行混洗的过程。(比如：join(),leftOuterJoin(),groupByKey(),reducebyKey()等)对于像reduceByKey()这样只作用于单个RDD的操作，运行在未分区的RDD上的时候会导致每个键的所有对应值都在每台机器上进行本地计算。
SparkSQL的shuffle过程
SparkSQL的核心是把已有的RDD，带上Schema信息，然后注册成类似sql里的”Table”，对其进行sql查询。这里面主要分两部分，一是生成SchemaRD，二是执行查询。
如果是spark-hive项目，那么读取metadata信息作为Schema、读取hdfs上数据的过程交给Hive完成，然后根据这俩部分生成SchemaRDD，在HiveContext下进行hql()查询。
SparkPartition
下面来谈谈Spark的另一个抽象概念”partition”。在Spark程序运行过程中，所有的数据都会被切分成多个Partion。问题是一个parition是什么并且如何决定partition的数量呢？首先Partition的大小完全依赖于你的数据源。在Spark中，大部分用于读取数据的method都可以指定生成的RDD中Partition数量。当你从hdfs上读取一个文件时，你会使用Hadoop的InputFormat来指定，默认情况下InputFormat返回每个InputSplit都会映射到RDD中的一个Partition上。对于HDFS上的大部分文件，每个数据块都会生成一个InputSplit，大小近似为64MB/128MB的数据。近似情况下，HDFS上数据的块边界是按字节来算的（64MB一个块），但是当数据被处理时，它会按记录进行切分。对于文本文件来说切分的字符就是换行符，对于sequence文件，它以块结束等等。比较特殊的是压缩文件，由于整个文件被压缩了，因此不能按行进行切分了，整个文件只有一个inputsplit，这样spark中也会只有一个parition，在处理的时候需要手动对它进行repatition。
SparkSQL结构化数据
首先说一下ApacheHive，Hive可以在HDFS内或者在其他存储系统上存储多种格式的表。SparkSQL可以读取Hive支持的任何表。要把SparkSQL连接已有的hive上，需要提供Hive的配置文件。hive-site.XML文件复制到spark的conf文件夹下。再创建出HiveContext对象(sparksql的入口)，然后就可以使用HQL来对表进行查询，并以由行足证的RDD的形式拿到返回的数据。
创建Hivecontext并查询数据
importorg.apache.spark.sql.hive.HiveContext
valhiveCtx=neworg.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)
valrows=hiveCtx.sql(“SELECTname,ageFROMusers”)
valfitstRow–rows.first()
println(fitstRow.getSgtring(0))//字段0是name字段
通过JDBC连接外部数据源更新与加载
Class.forName("com.MySQL.jdbc.Driver")
valconn=DriverManager.getConnection(mySQLUrl)
valstat1=conn.createStatement()
stat1.execute("UPDATECI_LABEL_INFOsetDATA_STATUS_ID=2,DATA_DATE='"+dataDate+"'whereLABEL_IDin("+allCreatedLabels.mkString(",")+")")
stat1.close()
//加载外部数据源数据到内存
valDIM_COC_INDEX_MODEL_TABLE_CONF=sqlContext.jdbc(mySQLUrl,"DIM_COC_INDEX_MODEL_TABLE_CONF").cache()
valtargets=DIM_COC_INDEX_MODEL_TABLE_CONF.filter("TABLE_DATA_CYCLE="+TABLE_DATA_CYCLE).collect
SparkSQL解析
首先说下传统数据库的解析，传统数据库的解析过程是按Rusult、DataSource、Operation的次序来解析的。传统数据库先将读入的SQL语句进行解析，分辨出SQL语句中哪些词是关键字（如select,from,where)，哪些是表达式，哪些是Projection，哪些是DataSource等等。进一步判断SQL语句是否规范，不规范就报错，规范则按照下一步过程绑定（Bind)。过程绑定是将SQL语句和数据库的数据字典(列,表,视图等）进行绑定，如果相关的Projection、DataSource等都存在，就表示这个SQL语句是可以执行的。在执行过程中，有时候甚至不需要读取物理表就可以返回结果，比如重新运行刚运行过的SQL语句，直接从数据库的缓冲池中获取返回结果。在数据库解析的过程中SQL语句时，将会把SQL语句转化成一个树形结构来进行处理，会形成一个或含有多个节点(TreeNode)的Tree,然后再后续的处理政对该Tree进行一系列的操作。
SparkSQL对SQL语句的处理和关系数据库对SQL语句的解析采用了类似的方法，首先会将SQL语句进行解析，然后形成一个Tree，后续如绑定、优化等处理过程都是对Tree的操作，而操作方法是采用Rule,通过模式匹配，对不同类型的节点采用不同的操作。SparkSQL有两个分支，sqlContext和hiveContext。sqlContext现在只支持SQL语法解析器（Catalyst)，hiveContext支持SQL语法和HiveContext语法解析器。
文章到这里结束了，各位小伙伴们明白了Spark知识体系吧！如果各位小伙伴还想学习更多关于这方面的知识，随时可以登录编程学习网进行了解哦！我们也会一直在这里等你哟~
