因本人刚开始写博客，学识经验有限，如有不正之处望读者指正，不胜感激；也望借此平台留下学习笔记以温故而知新。这一篇文章主要是最近阅读的Spark快速大数据分析一书的简短笔记摘要，新手入门值得推荐。
第一章
Spark Core 中包含了对弹性分布式数据集（resilient distributed dataset，简称RDD）的API 定义。RDD 表示分布在多个计算节点上可以并行操作的元素集合，是Spark 主要的编程抽象。
Spark 的各个组件
第三章
在Spark 中，对数据的所有操作不外乎创建RDD、转化已有RDD 以及调用RDD 操作进行求值。
创建RDD 最简单的方式就是把程序中一个已有的集合传给SparkContext 的parallelize()方法。RDD 支持两种操作：转化操作和行动操作。RDD 的转化操作是返回一个新的RDD 的操作，比如map() 和filter()，而行动操作则是向驱动器程序返回结果或
把结果写入外部系统的操作，会触发实际的计算，比如count() 和first()。
通过转化操作，从已有的RDD 中派生出新的RDD，Spark 会使用谱系图（lineage graph）来记录这些不同RDD 之间的依赖关系。
在Python 中，有三种方式来把函数传递给Spark。除了lambda 表达式，也可以传递顶层函数或是定义的局部函数。
看一个简单的例子，用map() 对RDD 中的所有数求平方
flatMap() 的一个简单用途是把输入的字符串切分为单词
union(other)，会返回一个包含两个RDD 中所有元素的RDD。如果输入的RDD 中有重复数据，Spark 的union() 操作也会包含这些重复数据。
intersection(other) 方法，返回两个RDD 中都有的元素。
subtract(other) 函数接收另一个RDD 作为参数，返回一个由只存在于第一个RDD 中而不存在于第二个RDD 中的所有元素组成的RDD。
计算两个RDD 的笛卡儿积，cartesian(other) 转化操作会返回所有可能的(a, b) 对，其中a 是源RDD 中的元素，而b 则来自另一个RDD。
列出基本的RDD转化操作：
列出针对两个RDD的转化操作：
使用reduce()，可以很方便地计算出RDD中所有元素的总和、元素的个数，以及其他类型的聚合操作
fold() 和reduce() 都要求函数的返回值类型需要和我们所操作的RDD 中的元素类型相同。aggregate() 函数则把我们从返回值类型必须与所操作的RDD 类型相同的限制中解放出来。
用aggregate() 来计算RDD 的平均值，
take(n) 返回RDD 中的n 个元素，并且尝试只访问尽量少的分区，因此该操作会得到一个不均衡的集合。
takeSample(withReplacement, num,seed) 函数可以让我们从数据中获取一个采样，并指定是否替换。
表3-4总结了这些行动操作。
有些函数只能用于特定类型的RDD，比如mean() 和variance() 只能用在数值RDD 上，而join() 只能用在键值对RDD 上。
在Python 中，会始终序列化要持久化存储的数据，所以持久化级别默认值就是以序列化后的对象存储在JVM 堆空间中。
RDD 还有一个方法叫作unpersist()，调用该方法可以手动把持久化的RDD 从缓存中移除。
第四章
键值对RDD 是Spark 中许多操作所需要的常见数据类型。本章介绍如何操作键值对RDD。键值对RDD 通常用来进行聚合计算。
构建键值对RDD 的方法
当用Scala 和Python 从一个内存中的数据集创建pair RDD 时，只需要对这个由二元组组成的集合调用SparkContext.parallelize() 方法。
表4-1 和表4-2 总结了对pair RDD 的一些转化操作，表4-1：Pair RDD的转化操作（以键值对集合{(1, 2), (3, 4), (3, 6)}为例）
表4-2：针对两个pair RDD的转化操作（rdd = {(1, 2), (3, 4), (3, 6)}other = {(3, 9)}）
可以拿前一节中的pair RDD，筛选掉长度超过20 个字符的行，
只想访问pair RDD 的值部分，这时操作二元组很麻烦。由于这是一种常见的使用模式，因此Spark 提供了mapValues(func) 函数，功能类似于map{case (x, y): (x,func(y))}
使用reduceByKey() 和mapValues() 来计算每个键的对应值的均值
使用reduceByKey() 对所有的单词进行计数。
事实上，可以对第一个RDD 使用countByValue() 函数，以更快地实现单词计数：input.flatMap(x => x.split(" ")).countByValue()。
combineByKey() 有多个参数分别对应聚合操作的各个阶段，因而非常适合用来解释聚合操作各个阶段的功能划分。
每个RDD 都有固定数目的分区，分区数决定了在RDD 上执行操作时的并行度。
本章讨论的大多数操作符都能接收第二个参数，这个参数用来指定分组结果或聚合结果的RDD 的分区数
连接数据可能是pair RDD 最常用的操作之一。连接方式多种多样：右外连接、左外连接、交叉连接以及内连接。
普通的join 操作符表示内连接。rightOuterJoin() 几乎与leftOuterJoin() 完全一样，只不过预期结果中的键必须出现在第二个RDD 中，而二元组中的可缺失的部分则来自于源RDD 而非第二个RDD。
将RDD 倒序排列，因此sortByKey() 函数接收一个叫作ascending 的参数，表示我们是否想要让结果按升序排序（默认值为true）。
Pair RDD提供了一些额外的行动操作，可以让我们充分利用数据的键值对特性
表4-3：Pair RDD的行动操作（以键值对集合{(1, 2), (3, 4), (3, 6)}为例）
和单节点的程序需要为记录集合选择合适的数据结构一样，Spark 程序可以通过控制RDD 分区方式来减少通信开销
在Python 中，不能将HashPartitioner 对象传给partitionBy，而只需要把需要的分区数传递过去（例如rdd.partitionBy(100)）。
这里列出了所有会为生成的结果RDD 设好分区方式的操作：cogroup()、groupWith()、join()、lef tOuterJoin()、rightOuterJoin()、groupByKey()、reduceByKey()、combineByKey()、partitionBy()、sort()、mapValues()（如果父RDD 有分区方式的话）、flatMapValues()（如果父RDD 有分区方式的话），以及filter()（如果父RDD 有分区方式的话）。其他所有的操作生成的结果都不会存在特定的分区方式。
PageRank 是一种从RDD 分区中获益的更复杂的算法，PageRank算法是以Google 的拉里· 佩吉（Larry Page）的名字命名的，用来根据外部文档指向一个文档的链接，对集合中每个文档的重要程度赋一个度量值。该算法可以用于对网页进行排序，当然，也可以用于排序科技文章或社交网络中有影响的用户。
算法会维护两个数据集：一个由(pageID, linkList) 的元素组成，包含每个页面的相邻页面的列表；另一个由(pageID, rank) 元素组成，包含每个页面的当前排序值。
给出了使用Spark 实现PageRank 的代码。
为了最大化分区相关优化的潜在作用，你应该在无需改变元素的键时尽量使用mapValues() 或flatMapValues()。
在Python 中，不需要扩展Partitioner 类，而是把一个特定的哈希函数作为一个额外的参数传给RDD.partitionBy() 函数，
第五章
Spark 支持很多种输入输出源
本章会介绍以下三类常见的数据源。
• 文件格式与文件系统：包括文本文件、JSON、SequenceFile，以及protocol buffer。
• Spark SQL中的结构化数据源
• 数据库与键值存储
表5-1：Spark支持的一些常见格式
只需要使用文件路径作为参数调用SparkContext 中的textFile() 函数，就可以读取一个文本文件
saveAsTextFile() 方法接收一个路径，并将RDD 中的内容都输入到路径对应的文件中
读取JSON将数据作为文本文件读取，然后对JSON 数据进行解析，这样的方法可以在所有支持的编程语言中使用
读取CSV
如果恰好你的CSV 的所有数据字段均没有包含换行符，可以使用textFile() 读取并解析数据
如果在字段中嵌有换行符，就需要完整读入每个文件，然后解析各段
使用的CSV 库要输出到文件或者输出器，所以可以使用StringWriter 或StringIO来将结果放到RDD 中
读取SequenceFile
保存SequenceFile
对象文件在Python 中无法使用，不过Python 中的RDD 和SparkContext 支持saveAsPickleFile()和pickleFile() 方法作为替代
Spark 支持从本地文件系统中读取文件
在Spark 中使用HDFS 只需要将输入输出路径指定为hdfs://master:port/path 就够了。
结构化数据指的是有结构信息的数据——也就是所有的数据记录都具有一致字段结构的集合。Spark SQL 支持多种结构化数据源作为输入，而且由于Spark SQL 知道数据的结构信息，它还可以从这些数据源中只读出所需字段。
Apache Hive 是Hadoop 上的一种常见的结构化数据源。Hive 可以在HDFS 内或者在其他存储系统上存储多种格式的表.。SparkSQL 可以读取Hive 支持的任何表。
假设有一个包含推文的JSON 文件，格式如例5-33 所示
读取这些数据
Spark 可以从任何支持Java 数据库连接（JDBC） 的关系型数据库中读取数据， 包括MySQL、Postgre 等系统。要访问这些数据， 需要构建一个org.apache.spark.rdd.JdbcRDD，将SparkContext 和其他参数一起传给它。