Spark学习笔记
Spark基础
Spark是一种软件框架，用于管理和协调多台计算机上的计算任务。
我们通过向集群管理器提交Spark应用，而集群管理器会为应用分配足够的计算资源。
一个Spark应用由一个驱动器进程和一组执行器进程组成。驱动器进程运行应用的main函数，负责：
- 维护Spark应用的信息
- 回应用户的程序或输入
- 分析任务并分发给若干执行器进行处理
执行器只负责执行由驱动器分配给它的代码，并向驱动器报告计算状态。
SparkSession
驱动器对应的类型为SparkSession，每个Spark应用都需要创建一个SparkSession。在交互模式中会自动创建一个名为spark的SparkSession对象。
结构化数据
DataFrame和Dateset数据类型代表一张结构化的分布式表，有若干个命名列以及若干条记录，每个列都有相同的数据类型。DataFrame是无类型的，它的记录类型都是Row类型，它的模式校验发生在运行期；Dataset仅在JVM语言上被支持，它允许编译期的类型校验，它的记录类型都是特定的Java Bean类型。
数据转换和动作
为了让多个执行器并发执行，Spark会将数据分解为多个数据块，每个数据块称为分区。
Spark中的数据在计算过程中是不变的，你可以通过转换操作从某个数据集生成一个新的数据集。
需要注意的是转换操作是惰性的，只有在你执行动作操作的时候，才会发生真正转换。对于用户表达的一系列转换操作，Spark会在真正需要的时候，建立从原始数据到目标数据的一套转换计划，并将其编译为可以在集群中运行的流水线式的物理执行计划，这时候由于信息充分，所以Spark可以加入很多优化，比如把过滤器提前执行从而减少处理的数据量。
如果一个转换仅生成一个新的分区，那么称为窄转换。如果转换生成多个新的分区，那么称为宽转换，也称为洗牌（shuffle）。窄转换的时候得到的数据会保留在同一个执行器的内存中，而宽转换得到的分区会写入到磁盘上并在多个执行器之间交换。
动作操作会触发真正的计算过程，动作操作会根据转换后的数据计算最终结果。比如count统计数据的行数。
SQL
由于Spark会先将转换流程编译成物理执行计划，之后进行执行，因此很自然地Spark可以支持SQL查询。 由于最终都是编译后执行，因此SQL查询和指定转换计划拥有相同的性能。
要进行SQL查询，需要将DataFrame注册成为临时视图。
flightData2015.createOrReplaceTempView("flight_data_2015")
之后就可以执行sql查询。
sqlWay = spark.sql("""
select DEST_COUNTRY_NAME, count(1)
from flight_data_2015
group by DESCT_COUNTRY_NAME
""")
执行流程
我们首先通过控制台或以Spark作业的方式提交我们的应用程序。
第一阶段，我们的用户代码会被转换为逻辑计划。
- 用户代码会被转换为未解析的逻辑计划。
- Spark利用catalog在分析器中解析逻辑计划出现的表名和列名。
- Catalyst优化器优化逻辑计划。
第二阶段，会选择合适的物理执行计划，以最小代价在集群上执行我们的逻辑计划。
- 生成多个不同的物理执行计划
- 通过代价模型对物理执行计划进行比较
- 选择合适的物理执行计划
第三阶段，Spark将所有代码运行在Spark的底层编程接口RDD上。最终结果会被返回给用户。
模式
Schema代表DataFrame的模式（元数据），Schema定义了表的列名，列的类型。
模式可能来自数据源，这称为读时模式（schema-on-read），也可以我们自行定义模式。
Spark SQL
Spark SQL中最高级别的抽象是Catalog。Catalog负责存储用户数据中的元数据。
在编程的时候，可以通过spark.sql方法执行具体的sql代码。
数据表
数据表在逻辑上与DataFrame是相同的，只不过DataFrame是定义在编程语言中，而数据表定义在数据库中。
数据表是实际存储数据的，而视图则是不存储数据的。
如果表的实际数据由Spark管理，并且数据会在表删除的时候被清除，那么这种表称为托管表，否则称为非托管表。比如你定义一组文件为一个数据表的时候，这个表就是非托管表；在DataFrame上使用saveAsTable函数来创建一个数据表的时候，它实际上是托管表。
你需要在数据库上下文操作表数据。默认情况下使用的数据库是default。
Spark组件
driver
客户端使用driver提交spark应用。spark driver负责创建spark context，并将所有转换操作编译为一个DAG，DAG中包含tasks和stages，tasks是spark程序的最小可调度工作单位，而stages表示一组可以一起运行的tasks，不同的stages之间往往有相互依赖关系。
executor
executor是用于执行tasks的宿主，它负责保留需要的CPU和内存资源。executor会在spark应用开始时被创建，并在结束后被销毁，一个executor可以用于执行数以百计的tasks。
一个worker结点的资源是有限的，因此一个结点上只能运行固定数量的executor，而一个集群中的worker结点也是有限的，因此一个集群能运行的executor也是有限的。
master
master是一个进程，负责为driver从集群中请求资源，并且跟踪集群中结点的状态和进度。
Cluster Manager
cluster manager是一个进程，负责管理、监控工作结点，并按照master的要求保留资源。
流处理
设计权衡
记录级别API与声明式API
记录级别API是指将每个事件传递给应用程序处理。早期的流处理系统一般会使用这种方式。这种方式的好处是给了应用程序很大的灵活性，并且流处理系统的逻辑比较简单。缺点是应用程序需要管理复杂的状态，开发难度较大。
而声明式API是指应用程序只指定具体的计算步骤，而不需要考虑中间的流程，也不需要考虑如何从失败中恢复。比如仅提供map、reduce接口。流处理系统会自动保存相关状态并从失败中恢复。
连续处理与微批次处理
连续处理模式是指数据一旦处理完成就直接发送给下游，这样做的优点是拥有很低的延时，但是吞吐量会比较低。而微批次处理是指处理完的数据会等待一段时间（比如1s），之后会同一批次发送这个时间段所有加工完成的数据，这种模式拥有适当的延迟，但是会大幅提高吞吐量。
Spark目前选择支持微批次处理模式。
事件时间与处理时间
事件时间是指根据数据源插入记录时间来处理数据，而不是根据流处理应用程序接受数据的时间（处理时间）。
如果选择使用事件时间，那么由于延迟的存在，记录可能会以乱序到达我们的流处理系统。这时候需要指定一个时间窗口，以及时间窗口的最大超时时间（水位）。
结构化流处理
结构化流处理是指以流处理方式处理DataFrame。其背后的思想是将数据流视为连续追加的数据表，然后作业定期检查新的输入数据，对其进行处理，在需要的时候更新内部状态。
参考资料
- http://faculty.neu.edu.cn/cc/zhangyf/book/spark.pdf
- Apache Spark in 24 Hours