Spark是什么？
既然设置好了Spark，现在我们讨论下Spark是什么。Spark是个通用的集群计算框架，通过将大量数据集计算任务分配到多台计算机上，提供高效内存计算。如果你熟悉Hadoop，那么你知道分布式计算框架要解决两个问题：如何分发数据和如何分发计算。Hadoop使用HDFS来解决分布式数据问题，MapReduce计算范式提供有效的分布式计算。类似的，Spark拥有多种语言的函数式编程API，提供了除map和reduce之外更多的运算符，这些操作是通过一个称作弹性分布式数据集(resilient distributed datasets, RDDs)的分布式数据框架进行的。
本质上，RDD是种编程抽象，代表可以跨机器进行分割的只读对象集合。RDD可以从一个继承结构（lineage）重建（因此可以容错），通过并行操作访问，可以读写HDFS或S3这样的分布式存储，更重要的是，可以缓存到worker节点的内存中进行立即重用。由于RDD可以被缓存在内存中，Spark对迭代应用特别有效，因为这些应用中，数据是在整个算法运算过程中都可以被重用。大多数机器学习和最优化算法都是迭代的，使得Spark对数据科学来说是个非常有效的工具。另外，由于Spark非常快，可以通过类似Python REPL的命令行提示符交互式访问。
Spark库本身包含很多应用元素，这些元素可以用到大部分大数据应用中，其中包括对大数据进行类似SQL查询的支持，机器学习和图算法，甚至对实时流数据的支持。
核心组件如下：
- 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。对熟悉Hive和HiveQL的人，Spark可以拿来就用。
- Spark Streaming：允许对实时数据流进行处理和控制。很多实时数据库（如Apache Store）可以处理实时数据。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。之前可选的大数据机器学习库Mahout，将会转到Spark，并在未来实现。
- 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。
由于这些组件满足了很多大数据需求，也满足了很多数据科学任务的算法和计算上的需要，Spark快速流行起来。不仅如此，Spark也提供了使用Scala、Java和Python编写的API；满足了不同团体的需求，允许更多数据科学家简便地采用Spark作为他们的大数据解决方案。
对Spark编程
编写Spark应用与之前实现在Hadoop上的其他数据流语言类似。代码写入一个惰性求值的驱动程序（driver program）中，通过一个动作（action），驱动代码被分发到集群上，由各个RDD分区上的worker来执行。然后结果会被发送回驱动程序进行聚合或编译。本质上，驱动程序创建一个或多个RDD，调用操作来转换RDD，然后调用动作处理被转换后的RDD。
这些步骤大体如下：
- 定义一个或多个RDD，可以通过获取存储在磁盘上的数据（HDFS，Cassandra，HBase，Local Disk），并行化内存中的某些集合，转换（transform）一个已存在的RDD，或者，缓存或保存。
- 通过传递一个闭包（函数）给RDD上的每个元素来调用RDD上的操作。Spark提供了除了Map和Reduce的80多种高级操作。
- 使用结果RDD的动作（action）（如count、collect、save等）。动作将会启动集群上的计算。
当Spark在一个worker上运行闭包时，闭包中用到的所有变量都会被拷贝到节点上，但是由闭包的局部作用域来维护。Spark提供了两种类型的共享变量，这些变量可以按照限定的方式被所有worker访问。广播变量会被分发给所有worker，但是是只读的。累加器这种变量，worker可以使用关联操作来“加”，通常用作计数器。
Spark应用本质上通过转换和动作来控制RDD。后续文章将会深入讨论，但是理解了这个就足以执行下面的例子了。
Spark的执行
简略描述下Spark的执行。本质上，Spark应用作为独立的进程运行，由驱动程序中的SparkContext协调。这个context将会连接到一些集群管理者（如YARN），这些管理者分配系统资源。集群上的每个worker由执行者（executor）管理，执行者反过来由SparkContext管理。执行者管理计算、存储，还有每台机器上的缓存。
重点要记住的是应用代码由驱动程序发送给执行者，执行者指定context和要运行的任务。执行者与驱动程序通信进行数据分享或者交互。驱动程序是Spark作业的主要参与者，因此需要与集群处于相同的网络。这与Hadoop代码不同，Hadoop中你可以在任意位置提交作业给JobTracker，JobTracker处理集群上的执行。
与Spark交互
使用Spark最简单的方式就是使用交互式命令行提示符。打开PySpark终端，在命令行中打出pyspark。
Python
1 2 3 | ~ $ pyspark [… snip … ] >>> |
PySpark将会自动使用本地Spark配置创建一个SparkContext。你可以通过sc变量来访问它。我们来创建第一个RDD。
Python
1 2 3 | >>> text = sc . textFile ( "shakespeare.txt" ) >>> print text shakespeare . txt MappedRDD [ 1 ] at textFile at NativeMethodAccessorImpl . java : - 2 |
textFile方法将莎士比亚全部作品加载到一个RDD命名文本。如果查看了RDD，你就可以看出它是个MappedRDD，文件路径是相对于当前工作目录的一个相对路径（记得传递磁盘上正确的shakespear.txt文件路径）。我们转换下这个RDD，来进行分布式计算的“hello world”：“字数统计”。
Python
1 2 3 4 5 6 7 | >>> from operator import add >>> def tokenize ( text ) : . . . return text . split ( ) . . . >>> words = text . flatMap ( tokenize ) >>> print words PythonRDD [ 2 ] at RDD at PythonRDD . scala : 43 |
我们首先导入了add操作符，它是个命名函数，可以作为加法的闭包来使用。我们稍后再使用这个函数。首先我们要做的是把文本拆分为单词。我们创建了一个tokenize函数，参数是文本片段，返回根据空格拆分的单词列表。然后我们通过给flatMap操作符传递tokenize闭包对textRDD进行变换创建了一个wordsRDD。你会发现，words是个PythonRDD，但是执行本应该立即进行。显然，我们还没有把整个莎士比亚数据集拆分为单词列表。
如果你曾使用MapReduce做过Hadoop版的“字数统计”，你应该知道下一步是将每个单词映射到一个键值对，其中键是单词，值是1，然后使用reducer计算每个键的1总数。
首先，我们map一下。
Python
1 2 3 4 5 | >>> wc = words . map ( lambda x : ( x , 1 ) ) >>> print wc . toDebugString ( ) ( 2 ) PythonRDD [ 3 ] at RDD at PythonRDD . scala : 43 | shakespeare . txt MappedRDD [ 1 ] at textFile at NativeMethodAccessorImpl . java : - 2 | shakespeare . txt HadoopRDD [ 0 ] at textFile at NativeMethodAccessorImpl . java : - 2 |
我使用了一个匿名函数（用了Python中的lambda关键字）而不是命名函数。这行代码将会把lambda映射到每个单词。因此，每个x都是一个单词，每个单词都会被匿名闭包转换为元组(word, 1)。为了查看转换关系，我们使用toDebugString方法来查看PipelinedRDD是怎么被转换的。可以使用reduceByKey动作进行字数统计，然后把统计结果写到磁盘。
Python
1 2 | >>> counts = wc . reduceByKey ( add ) >>> counts . saveAsTextFile ( "wc" ) |
一旦我们最终调用了saveAsTextFile动作，这个分布式作业就开始执行了，在作业“跨集群地”（或者你本机的很多进程）运行时，你应该可以看到很多INFO语句。如果退出解释器，你可以看到当前工作目录下有个“wc”目录。
Python
1 2 | $ ls wc / _SUCCESS part - 00000 part - 00001 |
每个part文件都代表你本机上的进程计算得到的被保持到磁盘上的最终RDD。如果对一个part文件进行head命令，你应该能看到字数统计元组。
Python
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 | $ head wc / part - 00000 ( u 'fawn' , 14 ) ( u 'Fame.' , 1 ) ( u 'Fame,' , 2 ) ( u 'kinghenryviii@7731' , 1 ) ( u 'othello@36737' , 1 ) ( u 'loveslabourslost@51678' , 1 ) ( u '1kinghenryiv@54228' , 1 ) ( u 'troilusandcressida@83747' , 1 ) ( u 'fleeces' , 1 ) ( u 'midsummersnightsdream@71681' , 1 ) |
注意这些键没有像Hadoop一样被排序（因为Hadoop中Map和Reduce任务中有个必要的打乱和排序阶段）。但是，能保证每个单词在所有文件中只出现一次，因为你使用了reduceByKey操作符。你还可以使用sort操作符确保在写入到磁盘之前所有的键都被排过序。
