spark说明手册阅读笔记

Use method to avoid creatingintermediate variables:

即把程序写成下列形式：

Sc.textfile().map().reduceBykey()

这样就不需要储存如map()返回值这样的中间向量。

transformation属于惰性方法，对于一个使用了transformation的RDD，只有当接下来要用这个被transformation处理过的RDD来进行action时，才能真正调用这个transformation操作 

对于sparkRDD的三种聚合操作：

reduceByKey：仅仅只按照键值进行简单的加法

foldByKey：除了把相同键值的相加，还要加上一个初始值

aggregateByKey：把键值和对应数值聚合成一个集合 

对于传统的mapreduce，由于每一次迭代都相当于一个独立的mapreducejob，所以每次迭代的结果都要被写回到硬盘。而对于spark，由于有跨集群的缓存，因此读取速度更快。

Spark的大致工作流程：

当一个RDD上触发了一次action操作，则SparkContext上的runJob函数被调用。该函数会将对应的SC提交到scheduler上，首先经过DAGscheduler，把本次工作划分为一个有向无环图，然后taskscheduler按照该有向无环图，把每一步的任务提交到集群上。对于taskscheduler，具体步骤是这样的：当它接收到一系列任务时，把这些任务根据优先度分配给各个处理器。一个处理器执行任务的流程如下：首先确认JAR和文件依赖，然后为所有需要用到之前处理器的文件依赖建立一个本地缓存，只有当这些依赖改变的时候，才需要从对应的处理器下载。然后解码并执行任务代码。

如何管理各个处理器：

本地模式：只有一个处理器，并和驱动一起运行在相同的JVM上。适合于小型的项目。

Standalone模式：由一个master和多个worker组成，当一项作业输入后，master会让workers唤起各自的executor来处理这一项作业。

Mesos模式：一个广义上的集群资源管理器。以此能在不同程序之间共享资源。

YARN模式：hadoop的资源管理器。每个spark程序都有与之对应的yarn程序，每个处理器也有与之对应的yarn容器。

Mesos和Yarn集群管理器要优于standalone管理器。前两者会考虑到集群上运行的其他程序，而standalone只能使用集群分配的固定资源。