spark是一个开源的分布式计算系统，提供快速的数据分析功能。 官网地址 http://www.spark-project.org/ 据说性能高出hadoop很多(个人理解主要是因为两点：内存和cache)，而且相对更加简单，灵活。非常适合需要反复迭代的计算，比如机器学习。
spark基于scala编写，对我而言也是门陌生的语言，至今还是有很多不理解的地方。
基本概念
RDD
spark最大的亮点是提出RDD(Resilient Distributed Dataset)的概念，也就是可伸缩的分布式数据集合，本身只读，可恢复。spark本身不做物理储存，通过保存足够的信息去实际的储存中计算出RDD
RDD只要通过四种途径获取：
1、从共享的文件系统，比如HDFS
2、在驱动程序里的并行scala集合(例如数组)，会发到多个节点上
3、从已存在的RDD转换
4、通过改变现有的RDD持久性。rdd是一个懒散，短暂的。
改变一个RDD的持久化通过两个动作：
cache：在第一次计算的时候保存在内存中，可以重用
save：保存到一个分布式文件系统，比如hdfs，这个保存版本会用于未来的操作
缓存形式只是一个提示。
如果集群中没有足够的内存去缓存所有的并行数据集合，spark将在使用它们的时候重新计算，选择这个方式工作(性能有所下降)，如果节点发生故障或者数据集合太大，这个想法是一种松散的虚拟内存。
并行操作
RDD可以执行做个并行操作
reduce：通过相关函数合并数据集合，产生结果
collect： 发送所有元素的数据集合到驱动程序。例如，一个简单的方法去并行更新一个并行中的数组
foreach: 通过用户提供的函数去遍历所有元素，可能仅仅是一个不重要的功能
spark目前不支持在mapreduce中的grouped reduce，
共享变量
程序员通过函数去调用map,filter,reduce
当一个函数被传递到一个spark操作，执行在一个远程集群节点上，节点的工作使用的是独立副本。这些变量被复制到所有机器上。
一般情况下，共享变量的读写支持跨任务将是低效的。然而，spark提供两个共享变量的有限类型：广播变量和蓄电池。
广播变量
广播变量允许程序员保持一个只读变量到每台机器上，而不是运送它的一个副本和任务。spark使用高效的广播算法去分配广播变量，以降低通信成本。
广播变量被创建后，它应该在集群中的任何函数中替代值V， v不能再节点中传输超过一次。广播后值V不能被修改，以确保所有节点具有相同过的广播值。
当一个创建广播变量b的值v，v是一个共享文件系统保存到一个文件。 b是这个文件路径的序列化形式。当B在工人节点上查询，spark首先检查V是否在本地缓存，并从文件系统读取。 最初使用hdfs做广播变量，但是正在开发更有效的流媒体广播系统。
蓄电池
蓄电池是唯一的价值是：”通过关联操作，因此可以有效地支持并行的变量。它们可以被用来实现计数器（在MapReduce的）或者sum。spark支持原生的int，double
调用SparkContext.accumulator(v)，初始化值v。在集群中做 += 操作，但是我们不能读值，只能通过驱动程序去读值用于
在工人节点上，创建一个单独的副本加器作为每个运行任务的线程的线程本地变量，从0开始。
每个任务运行后，工人发送信息到驱动程序，包含每个蓄电池的更新。驱动程序适用于每个操作的每个分区仅更新一次，以防止doublecounting任务时重新执行因失败
lineage
数据集的出处信息
Interpreter Integration
1、编译输出class文件到共享文件系统，集群中的工人通过java class loader加载它们。
2、为了每一行能够直接引用单例对象，我们改变了生成代码
而不是通过静态方法getInstance
例子
给出一些实时统计日志数据例子，例子都是本地模式计算(集群模式需要Mesos)，仅供参考，实现上而言非常简单
统计日志中出现多少次hbase读取：
日志的格式每行第5位是标识字段，第6位是响应时间，第7位是类型字段
val spark = new SparkContext(“local”,”test”)val file = spark.textFile(“D:\\data\\keykeys-log\\log.log”)val lines = file.filter(line => line.contains(“hbase_time”))println(lines.count());
统计读取hbase的平均响应时间：
val spark = new SparkContext(“local[2]“, “test”)val file = spark.textFile(“D:\\data\\keykeys-log\\log.log”)val lines = file.filter(_.contains(“hbase_time”))val times = lines.map(dd => dd.split(” “)(6).toInt).reduce(_ + _)println(“times:” + times/lines.count())
统计hbase的请求类型：
val spark = new SparkContext(“local[2]“, “test”)val file = spark.textFile(“D:\\data\\keykeys-log\\log.log”)val lines = file.filter(_.contains(“hbase_time”))val ones = lines.map(word => (word.split(” “)(7), 1)).reduceByKey(_ + _)ones.foreach(println)
参考：
Spark: Cluster Computing with Working Sets
. Matei Zaharia, Mosharaf Chowdhury, Michael J. Franklin, Scott Shenker, Ion Stoica.
USENIX HotCloud 2010
. June 2010.
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