3.Spark设计与运行原理，基本操作
1.Spark已打造出结构一体化、功能多样化的大数据生态系统，请用图文阐述Spark生态系统的组成及各组件的功能。
·Spark Core：BDAS生态系统的核心组件，是一种大数据分布式处理框架，提供了多种资源调度管理，通过内存计算、有向无环图（DAG）等机制保证分布式计算的快速，并引入了RDD的抽象保证数据的高容错性。
·Spark SQL：前身是Shark，它发布时Hive 可以说是SQL on Hadoop的唯一选择（Hive负责将SQL编译成可扩展的MapReduce 作业）。 Spark SQL允许开发人员直接处理RDD，同时也可查询在Hive 上存在的外部数据。SparkSQL的一个重要特点是能够统一处理关系表和RDD，使得开发人员可以轻松地使用SQL命令进行外部查询，同时进行更复杂的数据分析。
·Spark Streaming：一种构建在Spark上的实时计算框架，它扩展了Spark处理大规模流式数据的能力。其吞吐量能够超越现有主流流处理框架Storm，并提供丰富的API用于流数据计算。
·MLlib是Spark：对常用的机器学习算法的实现库，同时包括相关的测试和数据生成器。
·GraphX：是Spark中用于图和图并行计算的API，跟其他分布式图计算框架相比，GraphX最大的优势是：在Spark基础上提供了一栈式数据解决方案，可以高效地完成图计算的完整的流水作业。
·独立调度器、Yarn、 Mesos: Spark框架可以高效地在一个到数千个节点之间伸缩计算，集群管理器则主要负责各个节点的资源管理工作，为了实现这样的要求，同时获得最大的灵活性， Spark支持在各种集群管理器( Cluster Manager)上运行， Hadoop Yarn、Apache Mesos以及 Spark自带的独立调度器都被称为集群管理器。
2.请详细阐述Spark的几个主要概念及相互关系：
RDD,DAG,Application, job,stage,task,Master, worker, driver,executor,Claster Manager
·RDD：弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。
·DAG：有向无环图，是一组顶点和边的组合。顶点代表了 RDD， 边代表了对 RDD 的一系列操作，常用于建模。
·Application：用spark-submit提交的程序。一个application通常包含三部分：从数据源取数据形成RDD，通过RDD的transformation和action进行计算，将结果输出到console或者外部存储。
·job：一个action算子就算一个Job。包含很多task的并行计算，可以认为是Spark RDD 里面的action,每个action的计算会生成一个job。用户提交的Job会提交给DAGScheduler，Job会被分解成Stage和Task。
·stage：stage概念是spark中独有的。一般而言一个Job会切换成一定数量的stage。各个stage之间按照顺序执行。至于stage是怎么切分的，首选得知道spark论文中提到的narrow dependency（窄依赖）和wide dependency（宽依赖）的概念。其实很好区分，看一下父RDD中的数据是否进入不同的子RDD，如果只进入到一个子RDD则是窄依赖，否则就是宽依赖。宽依赖和窄依赖的边界就是stage的划分点。从spark的论文中的两张截图，可以清楚的理解宽窄依赖以及stage的划分。
·task：task是Spark中最新的执行单元。RDD一般是带有partitions的，每个partition的在一个executor上的执行可以任务是一个task。
·Master：负责管理worker节点，从master节点提交应用。
·worker：master节点通信，并且管理executor进程。
·driver：driver进程就是应用的main()函数并且构建sparkContext对象，当我们提交了应用之后，便会启动一个对应的driver进程，
·executor：executor进程宿主在worker节点上，一个worker可以有多个executor。每个executor持有一个线程池，每个线程可以执行一个task，executor执行完task以后将结果返回给driver，每个executor执行的task都属于同一个应用。
·Claster Manager：集群上获取资源的外部服务。
1个Application中至少有1个job；
1个job中依据宽窄依赖划分至少有一个stage（至少有一个resultStage）；
1个stage中依据分区至少有一个task（至少一个分区）。
3.在PySparkShell尝试以下代码，观察执行结果，理解sc,RDD,DAG。请画出相应的RDD转换关系图。
>>> sc
>>> lines = sc.textFile("file:///home/hadoop/my.txt")
>>> lines
>>> words=lines.flatMap(lambda line:line.split())
>>> words
>>> wordKV=words.map(lambda word:(word,1))
>>> wordKV
>>> lineKV=lines.map(lambda line:(1,line))
>>> lineKV
>>> lines.foreach(print)
>>> words.foreach(print)
>>>wordKV.foreach(print)
>>>lineKV.foreach(print)
关系转换图：
