Spark学习之基础相关组件（1）

1. Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。

2. Spark的一个主要特点是能够在内存中进行计算，因而更快。

3. RDD（resilient distributed dataset弹性分布式数据集）表示分布在多个计算节点上可以并行操作的元素的集合，是Spark的主要编程抽象。

4. Spark是一个大一统的软件栈：

4.1 Spark core实现了Spark的基本功能，包括任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块。Spark Core中还包含了对弹性分布式数据集的API定义。

4.2 Spark Streaming是Spark提供的对实时数据进行流式计算的组件。

4.3 Mlib机器学习（ML），提供了很多的机器学习算法，包括分类、回归、聚类、协同过滤等，还包括模型评估、数据导入等额外支持功能。

4.4 Graph是用来操作图的程序库，可以进行并行的图计算。

4.5 集群管理器（cluster manager），包括自带的独立调度器，还有支持Hadoop YARN、Apache Mesos。

5. Spark的存储层，包括HDFS(分布式文件系统)、本地文件、亚马逊S3、Cassandra、Hive、Hbase等。

6. spark是用Scala写的，运行在Java虚拟机）（JVM）上。

7. 独立应用，在独立应用程序中使用Spark需要自行初始化SparkContext。

7.1. 初始化SparkContext：

    完成与Spark的连接后，接下来需要导入Spark包并且创建SparkContext。可以通过先创建一个SparkConf对象来配置应用，然后基于这个SparkConf创建一个SparkContext对象。

    在Python中初始化Spark

        from pyspark import SparkConf,SparkContext

        conf = SparkConf().setMaster("local").setAppname("My App")

        sc = SparkContext(conf = conf)

7.2 使用方法（如使用文本文件）来创建RDD并操控它们。

7.3 最后关闭Spark调用SparkContext的stop()方法，或者直接退出应用（System.exit(0)或者sys.exit())。

8. 构建独立应用：1）java、Scala、Python创建应用2）stb、maven打包3)stb、maven运行