Spark编程-----二次排序和分组取TopN
RDD的宽窄依赖
宽依赖：每一个父RDD的Partition中的数据，都可能传输到子RDD的每个Partition中，这种错综复杂的关系，叫宽依赖
宽依赖划分依据：Shuffle
窄依赖：一个RDD对它的父RDD，只有一个一对一的依赖关系，也就是说，RDD的每个Partition，仅仅依赖于一个父RDD的Partition，一对一的关系叫窄依赖
窄依赖划分依据：没有Shuffle
Join有一个特殊情况，虽然Join是Shuffle算子，但是也会触发窄依赖
例如：
血缘
父RDD与子RDD直接存在依赖关系，这种依赖关系叫血缘，同时通过血缘关系，可以达到容错的机制（RDD之间的容错）
案例：基站解析案例
根据用户产生日志的信息,在那个基站停留时间最长
19735E1C66.log 这个文件中存储着日志信息
文件组成:手机号,时间戳,基站ID 连接状态(1连接 0断开)
lac_info.txt 这个文件中存储基站信息
文件组成 基站ID, 经,纬度
在一定时间范围内,求所用户经过的所有基站所停留时间最长的Top2
思路:
1.获取用户产生的日志信息并切分
2.用户在基站停留的总时长
3.获取基站的基础信息
4.把经纬度的信息join到用户数据中
5.求出用户在某些基站停留的时间top2
案例：统计某时间段学科访问量TopN
统计每个时间段内的学科访问量Top2
Spark任务提交流程（重点）
Checkpoint（检查点）
Checkpoint相当于缓存，但是 他保存的位置是磁盘，并且是永久性保存，会保存到HDFS，这个检查点，比较持久化来说，数据更安全，但是效率很低，一般在程序中设置的位置较少，没有持久化效率高
功能可以在集群运行时候，如果发生了宕机情况 ，可以通过检查点恢复检查点数据
应用场景：在特别复杂的RDD依赖中，可以使用检查点机制，因为依赖过多，可能会发生集群宕机情况，所以在适合的位置设置检查点是有必要的
