1.rdd 弹性分布式数据集
分区；一个函数处理一个分区；sparkContext；
transformation(转换)：延迟加载，算子中并不加载数据，如flatMap,map;
action(动作)：真正开始计算数据 ，之前会记录转换rdd的路径，DAG，在执行action的时候会开始真正的计算，加载数据，这就是spark跟mr的区别，mr是分步骤处理数据，处理的中间结果是保存在磁盘中的，这就导致了多次读写磁盘，所以磁盘io是瓶颈，spark是记录运算的算子，在真正开始运算时，才一次导入数据，计算结果保存在内存中，计算完成后才导入hdfs中
wordcount:
sc.textFile(“c:\words.txt”).flatMap(.split(“”)).map((,1)).reduceByKey(+).sortBy(_._2,false).saveAsTextFile(“c:\wordcount”)
DAG：
spark将原始的rdd进行一系列的转换就会形成更DAG，根据RDD不同的依赖关系划分为不同的stage，对于窄依赖，partition的转换在stage中完成，对于宽依赖，由于中间有个shuffle的过程，所以子rdd需要等待父rdd全部完成后才能接下来的计算，因此宽依赖是划分stage的
sc.setCheckPointDir(“…………”)
rdd.checkpoint
血统lineage
容错性有两种策略，一种是记录操作日志（如hadoop的元数据保存，hbase的hlog），还有一种是设置数据检查点，数据计算很多的时候，会导致记录操作日志开销大，数据检查点的开销也很大，所以spark只支持粗粒度的记录，spark程序会记录一系列的rdd转化，类似于记录一种操作流水线叫lineage，当发生失败时，spark会根据他的依赖类型重新计算，窄依赖只需要重新计算父节点，宽依赖需要重新计算所有依赖父节点，两种场景下可以优化，选择设置数据检查点，一是rdd太长，二是出现宽依赖的地方来设置检查点，rdd.checkpoint()，sc.setCheckPointDir(“….”)用来备份计算数据的路径
cache()缓存
spark提交流程
1、客户端提交作业给Master
2、Master让一个Worker启动Driver，即SchedulerBackend。Worker创建一个DriverRunner线程，DriverRunner启动SchedulerBackend进程。
3、另外Master还会让其余Worker启动Exeuctor，即ExecutorBackend。Worker创建一个ExecutorRunner线程，ExecutorRunner会启动ExecutorBackend进程。
4、ExecutorBackend启动后会向Driver的SchedulerBackend注册。SchedulerBackend进程中包含DAGScheduler，它会根据用户程序，生成执行计划，并调度执行。根据依赖切分stage，对于每个stage的task，都会被存放到TaskScheduler中，ExecutorBackend向SchedulerBackend汇报的时候把TaskScheduler中的task调度到ExecutorBackend执行。
5、所有stage都完成后作业结束。