spark介绍
Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，2010年开源，2013年6月成为Apache孵化项目，2014年2月成为Apache顶级项目。目前，Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合，其中包含SparkSQL、Spark Streaming、GraphX、MLlib等子项目，Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架。Spark基于内存计算，提高了在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性，允许用户将Spark部署在大量廉价硬件之上，形成集群。
为什么要学spark
中间结果输出：基于MapReduce的计算引擎通常会将中间结果输出到磁盘上，进行存储和容错。出于任务管道承接的，考虑，当一些查询翻译到MapReduce任务时，往往会产生多个Stage，而这些串联的Stage又依赖于底层文件系统（如HDFS）来存储每一个Stage的输出结果。
Spark是MapReduce的替代方案，而且兼容HDFS、Hive，可融入Hadoop的生态系统，以弥补MapReduce的不足。
spark特点
快 ：与Hadoop的MapReduce相比，Spark基于内存的运算要快100倍以上，基于硬盘的运算也要快10倍以上。Spark实现了高效的DAG执行引擎，可以通过基于内存来高效处理数据流。
易用：Spark支持Java、Python和Scala的API，还支持超过80种高级算法，使用户可以快速构建不同的应用。而且Spark支持交互式的Python和Scala的shell，可以非常方便地在这些shell中使用Spark集群来验证解决问题的方法。
通用：Spark提供了统一的解决方案。Spark可以用于批处理、交互式查询（Spark SQL）、实时流处理（Spark Streaming）、机器学习（Spark MLlib）和图计算（GraphX）。这些不同类型的处理都可以在同一个应用中无缝使用。Spark统一的解决方案非常具有吸引力，毕竟任何公司都想用统一的平台去处理遇到的问题，减少开发和维护的人力成本和部署平台的物力成本。
兼容性：Spark可以非常方便地与其他的开源产品进行融合。比如，Spark可以使用Hadoop的YARN和Apache Mesos作为它的资源管理和调度器，器，并且可以处理所有Hadoop支持的数据，包括HDFS、HBase和Cassandra等。这对于已经部署Hadoop集群的用户特别重要，因为不需要做任何数据迁移就可以使用Spark的强大处理能力。Spark也可以不依赖于第三方的资源管理和调度器，它实现了Standalone作为其内置的资源管理和调度框架，这样进一步降低了Spark的使用门槛，使得所有人都可以非常容易地部署和使用Spark。此外，Spark还提供了在EC2上部署Standalone的Spark集群的工具。
spark安装
上传spark-安装包到Linux上。解压安装包到指定位置。
tar -zxvf spark-1.5.1-bin-hadoop2.4.tgz -C /home/tyler/apps
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配置spark
进入到Spark安装目录
cd /home/tyler/apps/spark-1.5.1-bin-hadoop2.4
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进入conf目录并重命名并修改spark-env.sh.template文件
cd conf/
mv spark-env.sh.template spark-env.sh
vi spark-env.sh
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在该配置文件中添加如下配置
export JAVA_HOME=/home/tyler/apps/jdk1.8.0_181
export SPARK_MASTER_IP= Tyler01
export SPARK_MASTER_PORT=7077
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保存退出
重命名并修改slaves.template文件
mv slaves.template slaves
vi slaves
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在该文件中添加子节点所在的位置（Worker节点）
Tyler01
Tyler02
Tyler03
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保存退出
将配置好的Spark拷贝到其他节点上
将hadoop1上的spark安装包分别发送到hadoop2和3上
scp spark-1.5.1-bin-hadoop2.4 Tyler02:$PWD
scp spark-1.5.1-bin-hadoop2.4 Tyler03:$PWD
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Spark集群配置完毕，目前是1个Master，3个Work，在Tyler01上启动Spark集群.
/home/tyler/apps/spark-1.5.1-bin-hadoop2.4/sbin/start-all.sh
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启动后执行jps命令，主节点上有Master进程，其他子节点上有Work进行，登录Spark管理界面查看集群状态（主节点）：
http://192.168.72.110:8080/
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启动spark程序
spark-shell是Spark自带的交互式Shell程序，方便用户进行交互式编程，用户可以在该命令行下用scala编写spark程序。
/home/tyler/apps/spark-2.1.0-bin-hadoop2.6/bin/spark-shell \
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Spark的架构中的基本组件
ClusterManager：在Standalone模式中即为Master（主节点），控制整个集群，监控Worker。在YARN模式中为资源管理器。
Worker：从节点，负责控制计算节点，启动Executor或Driver。在YARN模式中为NodeManager，负责计算节点的控制。
Driver：运行Application的main（）函数并创建SparkContext。
Executor：执行器，在worker node上执行任务的组件、用于启动线程池运行任务。每个Application拥有独立的一组Executors。
SparkContext：整个应用的上下文，控制应用的生命周期。
RDD：Spark的基本计算单元，一组RDD可形成执行的有向无环图RDD Graph。
DAG Scheduler：根据作业（Job）构建基于Stage的DAG，并提交Stage给TaskScheduler。
TaskScheduler：将任务（Task）分发给Executor执行。
SparkEnv：线程级别的上下文，存储运行时的重要组件的引用。SparkEnv内创建并包含如下一些重要组件的引用。
MapOutPutTracker：负责Shuffle元信息的存储。
BroadcastManager：负责广播变量的控制与元信息的存储。
BlockManager：负责存储管理、创建和查找块。
MetricsSystem：监控运行时性能指标信息。
SparkConf：负责存储配置信息。
Spark的整体流程为
Client提交应用，Master找到一个Worker启动Driver，Driver向Master或者资源管理器申请资源，之后将应用转化为RDD Graph，再由DAGScheduler将RDD Graph转化为Stage的有向无环图提交给TaskScheduler，由TaskScheduler提交任务给Executor执行。在任务执行的过程中，其他组件协同工作，确保整个应用顺利执行。
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