Spark 编程指南

由 ligaihe 创建,路飞 最后一次修改 2016-02-23

概论

在高层中,每个 Spark 应用程序都由一个驱动程序(driver programe)构成,驱动程序在集群上运行用户的 mian 函数来执行各种各样的并行操作(parallel operations)。Spark 的主要抽象是提供一个弹性分布式数据集(RDD),RDD 是指能横跨集群所有节点进行并行计算的分区元素集合。RDDs 从 Hadoop 的文件系统中的一个文件中创建而来(或其他 Hadoop 支持的文件系统),或者从一个已有的 Scala 集合转换得到。用户可以要求 Spark 将 RDD 持久化(persist)到内存中,来让它在并行计算中高效地重用。最后,RDDs 能在节点失败中自动地恢复过来。

Spark 的第二个抽象是共享变量(shared variables),共享变量能被运行在并行计算中。默认情况下,当 Spark 运行一个并行函数时,这个并行函数会作为一个任务集在不同的节点上运行,它会把函数里使用的每个变量都复制搬运到每个任务中。有时,一个变量需要被共享到交叉任务中或驱动程序和任务之间。Spark 支持 2 种类型的共享变量:广播变量(broadcast variables),用来在所有节点的内存中缓存一个值;累加器(accumulators),仅仅只能执行“添加(added)”操作,例如:记数器(counters)和求和(sums)。

这个指南会在 Spark 支持的所有语言中演示它的每一个特征。非常简单地开始一个 Spark 交互式 shell - bin/spark-shell 开始一个 Scala shell,或 bin/pyspark 开始一个 Python shell。

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