Spark简介与优化
针对前面对spark的学习与调优的经验，总结了一下spark的简介和任务优化PPT，主要分为四个部分：1. spark简介；2. spark运行原理；3. spark任务优化；4. spark小结。
spark 简介
Apache spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据计算框架。
Scala是函数式语言，适合数据处理编程，并且其运行在 JVM 之上，可利用java生态资源。Akka基于Actor模型，提供了一个用于构建可扩展的（Scalable）、弹性的（Resilient）、快速响应的（Responsive）应用程序的平台。spark在1.6.0之后使用Netty替代了Akka，Netty基于Reactor线程模型，具有无锁化的串行设计，高效的序列化，零拷贝，内存池等特性。DAG执行引擎，数据复用，迭代计算。架构充分展现了spark的灵活性。
Spark Core：包含Spark的基本功能，尤其是定义RDD的API、操作以及这两者上的动作。其他Spark的库都是构建在RDD和Spark Core之上的。Spark SQL：提供通过Apache Hive的SQL变体Hive查询语言（HiveQL）与Spark进行交互的API。每个数据库表被当做一个RDD，Spark SQL查询被转换为Spark操作。Spark Streaming：对实时数据流进行处理和控制。Spark Streaming允许程序能够像普通RDD一样处理实时数据。MLlib：一个常用机器学习算法库，算法被实现为对RDD的Spark操作。这个库包含可扩展的学习算法，比如分类、回归等需要对大量数据集进行迭代的操作。GraphX：控制图、并行图操作和计算的一组算法和工具的集合。GraphX扩展了RDD API，包含控制图、创建子图、访问路径上所有顶点的操作。RDD是Spark最基本，也是最根本的数据抽象。
spark vs hadoop
spark 运行原理
spark在yarn上的任务执行过程。
1) Spark Yarn Client向YARN中提交应用程序，包括ApplicationMaster程序、启动ApplicationMaster的命令、需要在Executor中运行的程序等；2) ResourceManager收到请求后，在集群中选择一个NodeManager，为该应用程序分配第一个Container，要求它在这个Container中启动应用程序的ApplicationMaster，其中ApplicationMaster进行SparkContext等的初始化；3) ApplicationMaster向ResourceManager注册，这样用户可以直接通过ResourceManage查看应用程序的运行状态，然后它将采用轮询的方式通过RPC协议为各个任务申请资源，并监控它们的运行状态直到运行结束；4) 一旦ApplicationMaster申请到资源（也就是Container）后，便与对应的NodeManager通信，要求它在获得的Container中启动CoarseGrainedExecutorBackend，CoarseGrainedExecutorBackend启动后会向ApplicationMaster中的SparkContext注册并申请Task。5) ApplicationMaster中的SparkContext分配Task给CoarseGrainedExecutorBackend执行，CoarseGrainedExecutorBackend运行Task并向ApplicationMaster汇报运行的状态和进度，以让ApplicationMaster随时掌握各个任务的运行状态，从而可以在任务失败时重新启动任务
应用程序运行完成后，ApplicationMaster向ResourceManager申请注销并关闭自己。Scheduler模块作为Spark最核心的模块之一，主要包括两个部分，DAGScheduler和TaskScheduler。
创建RDD，经过一系列Transformation，最后Action会触发sparkcontext的runjob方法，交给DAGScheduler处理；DAGScheduler将DAG生成stage；将Stage交给TaskScheduler；然后task分发给本地或者集群的Exector上运行。Spark利用RDD间的依赖关系的DAG图来进行stage的划分，调度器从DAG图末端出发，逆向遍历整个依赖关系链，遇到ShuffleDependency（宽依赖关系的一种叫法）就断开，遇到NarrowDependency就将其加入到当前stage。stage中task数目由stage末端的RDD分区个数来决定，RDD转换是基于分区的一种粗粒度计算，一个stage执行的结果就是这几个分区构成的RDD。
Spark中RDD的粗粒度操作，每一次transformation都会生成一个新的RDD，这样就会建立RDD之间的前后依赖关系，在Spark中，依赖关系被定义为两种类型，分别是窄依赖和宽依赖。窄依赖是指父RDD的每一个分区最多被一个子RDD的一个分区所用。不存在父RDD的一个分区对应子RDD的多个分区。宽依赖是指父RDD的每一个分区可以被一个子RDD的多个分区所用。就是多对多关系。
spark 任务优化
spark Web UI是学习调试spark任务的入口，查看spark任务日志也是一项必备技能。
基础优化
高级优化
总结