Spark入门基础深度解析图解

1、Scala解析

  Ⅰ、Scala解析器

  Scala解析器会快速编译Scala代码为字节码然后交给JVM运行；

	REPL -> Read（取值） -> Evaluation(求值) -> Print(打印) -> Lap(循环)

  Ⅱ、默认情况下Scala不需要语句终结符，会默认将每一行作为一个语句，如果一行要写多条语句则必须要使用语句终结符 – " ；",也可以用块表达式包含多条语句，最后一条语句的值就是这个块表达式的运算结果。

2、Spark体系概览 – Spark的地位图解

3、Spark vs MapReduce的计算模型图解

  Spark相对于Hadoop最大的不同在于迭代式计算模型；

4、Spark SQL和Hive的关系图解

5、Spark Streaming和Storm的计算模型对比图解

6、Wordcount程序原理深度剖析图解

7、Spark架构原理图解

  Spark会为每一个Partition启动一个Task进行处理操作。

  一个RDD在逻辑上抽象的代表了一个HDFS文件，但实际上被切分为多个分区(块)散落在集群的不同节点上。

8、transformation和action原理剖析图解

9、不使用RDD持久化会带来的问题的图解

10、使用RDD持久化的好处图解

11、共享变量的工作原理

  广播变量会为每个节点拷贝一份变量，累加器则可以让多个task共同操作同一份变量进行累加计数；

  广播变量是只读的；

  累加器只提供了累加功能，只有Driver可以获取累加器的值；

12、Spark杂谈

  Ⅰ、Spark自定义二次排序：

	    需要Javabean实现Ordered 和 Serializable接口，然后在自定义的JavaBean里面定义需要进行排序的列，
	并为列属性提供构造方法\getter\setter\hashcode和equals方法，然后实现接口内部的比较方法和业务逻辑。

  Ⅱ、RDD自动进行内存和磁盘之间的权衡和切换的机制，就是RDD弹性特点所在；

  Ⅲ、SparkContext是Spark所有功能的入口，作用包括初始化核心组件(DAGScheduler、TaskScheduler)和到Master节点注册等；

  Ⅳ、ReduceByKey首先会在本地进行聚合操作之后再进行shuffle操作；

13、Spark基本工作原理

14、RDD以及其特性

15、Spark核心编程原理