目录：
简介
pyspark
IPython Notebook
安装
配置
spark编写框架：
首先开启hdfs以及yarn
1 sparkconf
2 sparkcontext
3 RDD（核心）
4 transformation（核心）
5 action（核心）
当然也可以指定运行py程序
不可否认，spark是一种大数据框架，它的出现往往会有Hadoop的身影，其实Hadoop更多的可以看做是大数据的基础设施，它本身提供了HDFS文件系统用于大数据的存储，当然还提供了MR用于大数据处理，但是MR有很多自身的缺点，针对这些缺点也已经有很多其他的方法，类如针对MR编写的复杂性有了Hive，针对MR的实时性差有了流处理Strom等等，spark设计也是针对MR功能的，它并没有大数据的存储功能，只是改进了大数据的处理部分，它的最大优势就是快，因为它是基于内存的，不像MR每一个job都要和磁盘打交道，所以大大节省了时间，它的核心是RDD,里面体现了一个弹性概念意思就是说，在内存存储不下数据的时候，spark会自动的将部分数据转存到磁盘，而这个过程是对用户透明的。
spark安装及配置部分可以参看：https://mp.csdn.net/postedit/82346367
下面介绍的例子都是以python为框架
因为spark自带python API即pyspark,所以直接启动即可
很简单使用pyspark便进入了环境：
但是在命令行中总归是不方便，所以下面的案例均在IPython Notebook中进行
使用IPython Notebook开发更加方便
安装
sudo apt-get install ipython
udo apt-get install ipython-notebook安装好后就可以启动了：
ipython notebook配置：
sudo vim /etc/bash.bashrc
export PYSPARK_DRIVER_PYTHON=ipython
export PYSPARK_DRIVER_PYTHON_OPTS="notebook"
source /etc/bash.bashrc然后再次使用pyspark启动时就会自动启动IPython Notebook啦！！！！！！！！！！
首先开启hdfs以及yarn：
1 sparkconf:
sparkconf对象是是spark应用的配置信息：
2 sparkcontext:
是调用spark一切功能的一个接口，使用不同的开发语言对应不同的接口，类如java就是javasparkcontext,SQL就是SQLspark，Python，Scala等等都是如此
这里报错是因为开启了多个SparkContests，所以解决方法是先关闭：
3 RDD（核心）:
创建初始RDD有三种方法（用textFile时默认是hdfs文件系统）：
使用并行化集合方式创建
这里主要就是使用了parallelize方法，至于collect下面会有详细介绍
使用本地文件创建：
进行一个wordcount任务
sparktest.txt
这里看不懂没关系，下面都会详细介绍，这里主要知道，可以读取file://本地文件就可以了
注意：在linux上面要使用本地文件时，需要将data.txt拷贝到所有worker。
使用一些其他文件储存系统类如Hdsf:
先要上传一个文件，这里还是上传上面的sparktest.txt吧，进行一个wordcount任务
from pyspark import SparkContext, SparkConf
conf=SparkConf()
conf.setAppName("My app")
sc.stop()
sc = SparkContext(conf=conf)
lines=sc.textFile("hdfs://localhost:9000/sparktest.txt")
words=lines.flatMap(lambda line:line.split(" "))
keyvalue=words.map(lambda word:(word,1))
result=keyvalue.reduceByKey(lambda x,y:x+y)
print(result.collect())
这里也是看不懂没关系，下面都会详细介绍，这里主要知道，可以读取hdfs://本地文件就可以了
注意:使用Hdfs时，在配置Spark时，将setMaster设置的local模式去掉即：
4 transformation（核心）:
spark中的一些算子都可以看做是transformation，类如map,flatmap，reduceByKey等等，通过transformation使一种GDD转化为一种新的RDD。
一些算子介绍：
map:就是对每一条输入进行指定操作，为每一条返回一个对象:
flatmap: map+flatten即map+扁平化.第一步map，然后将map结果的所有对象合并为一个对象返回:
可以看到使用map时实际上是[ [0,1,2,3,4],[0,1,2],[0,1,2,3,4,5,6] ]
类如切分单词，用map的话会返回多条记录，每条记录就是一行的单词，
而用flatmap则会整体返回一个对象即全文的单词这也是我们想要的。
mapValues:对于key-value这种数据类型中每一个value操作：
filter:筛选符合一定条件的数据:
distinct:去重
randomSplit:切分数据：
groupBy:依据什么条件分组
groupbykey:通过key进行分组
在java中返回类型还是一个JavaPairRDD，第一个类型是key，第二个是Iterable里面放了所有相同key的values值
reduceByKey:有三个参数，第一个和第二个分别是key,value,第三个是每次reduce操作后返回的类型，默认与原始RDD的value类型相同，
sortByKey:排序
cartesian: 返回一个笛卡尔积的数据集:
join:就是mysal里面的join，连接两个原始RDD,第一个参数还是相同的key，第二个参数是一个Tuple2<v1,v2> v1和v2分别是两个原始RDD的value值：
还有leftOuterJoin和rightOuterJoin，其实这里就是类似mysql里面的，这里不再详细介绍，可自行百度
cogroup:和join类似，只不过返回的RDD两个都是Iterable:
transformation 的一个重要特性就是Lazy,就是说虽然定义了各种transformation，但是都不会执行，只有在执行了一个action动作后才会触发所有的transformation，这是spark的一种优化，避免产生过多的中间结果，所以下面看一下什么是action
例如foreach，reduce就是一种action操作，后者是将RDD中多有元素进行聚合，获取最终结果，返回给Drive程序，action 的特性就是触发一个spark job，进一步触发上面的transformation。即在执行action后，Driver才会提交task到之前注册的worker上的executor一步步执行整个spark任务（定义的那些transformation啥的）
action 也有很多：
reduce:即将RDD所有元素聚合，第一个和第二个元素聚合产生的值再和第三个元素聚合，以此类推
collect:将RDD中所有元素获取到本地客户端
这个在上面已经充分体现了
count:获取RDD元素总数
take(n):获取RDD中前n个元素:
first() : 返回RDD中的第一个元素:
top:返回RDD中最大的N个元素
takeOrdered(n [, key=None]) :返回经过排序后的RDD中前n个元素
min,max,mean,stdev：
fold:对每个分区给予一个初始值进行计算：
countByKey:对相同的key进行计数：
countByValue:对相同的value进行计数
takeSample:取样
foreach:遍历RDD中的每个元素
saveAsTextFile:将RDD元素保存到文件中(可以本地，也可以是hdfs等文件系统)，对每个元素调用toString方法
textFile:加载文件
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WordCount:
from pyspark import SparkContext, SparkConf
conf=SparkConf()
conf.setAppName("My app")
sc = SparkContext(conf=conf)
lines=sc.textFile("hdfs://localhost:9000/sparktest.txt")
words=lines.flatMap(lambda line:line.split(" "))
keyvalue=words.map(lambda word:(word,1))
result=keyvalue.reduceByKey(lambda x,y:x+y)
print(result.collect())
运行：
spark-submit WordCount.py 
