Spark笔记

1. spark程序的工作流程
   
   • 从外部数据创建出输入RDD
   • 使用诸如filter()这样的转化操作对RDD进行转化，已定义新的RDD
   • 告诉Spark对需要被重用的中间结果RDD执行peisist()操作
   • 使用行动操作（例如count()和first（）等）来触发一次并行操作，Spark会对计算进行优化后再执行

2. 向spark传递函数

   • 传递的函数及其引用的数据需要时可序列化的（实现了java的Serializable接口）。如果在Scala 中出现了NotSerializableException，通常问题就在于我们传递了一个不可序列化的类中的函数或字段。

   • 把需要的字段放到一个局部变量中，来避免传递包含该字段的整个对象

     class SearchFunctions(val query: String) {    def isMatch(s: String): Boolean = {        s.contains(query)    }    def getMatchesFunctionReference(rdd: RDD[String]): RDD[String] = {        // 问题："isMatch"表示"this.isMatch"，因此我们要传递整个"this"        rdd.map(isMatch)    }    def getMatchesFieldReference(rdd: RDD[String]): RDD[String] = {        // 问题："query"表示"this.query"，因此我们要传递整个"this"        rdd.map(x => x.split(query))    }    def getMatchesNoReference(rdd: RDD[String]): RDD[String] = {        // 安全：只把我们需要的字段拿出来放入局部变量中        val query_ = this.query        rdd.map(x => x.split(query_))    }}

3. 持久化（缓存）为了避免多次计算同一个RDD即多次执行rdd的action算子，可以让Spark 对数据进行持久化。在scala默认情况下persist（）会把数据以序列化的形式缓存在jvm的堆空间中。

4. collect()获取整个RDD中的数据；但是，只有当整个数据集能在单台机器的内存中放得下时，才能使用collect（）,因此collect（）不能用在大规模数据集上
5. distinct() 转化操作来生成一个只包含不同元素的新RDD。不过需要注意，distinct() 操作的开销很大，因为它需要将所有数据通过网络进行混洗（shuffle），以确保每个元素都只有一份。
6. 分区