Spark编程入门：理解RDD和执行模式

"Spark学习资料，包括Spark编程实例和基础入门知识，适合初学者。资料中提到了Spark与Hadoop、YARN的关系，RDD的概念以及Spark的编程模型和运行模式，特别是YARN分布式模式下的工作原理。" 在Spark的学习中，了解它如何与Hadoop和YARN协同工作是非常重要的。Spark通常作为计算框架部署在Hadoop生态系统中，尤其是与YARN配合，以管理和调度资源。在学习Spark时，需要掌握Hadoop的基本概念，如HDFS（Hadoop Distributed File System）的存储机制和MapReduce的计算模型。对于YARN，理解其作为资源管理器的角色，如何分配和监控应用的容器（Container）是必要的。 RDD（Resilient Distributed Datasets）是Spark的核心概念，它是分布在集群中的只读对象集合，由多个分区（Partition）组成。RDD支持在磁盘或内存中存储，并且可以通过并行“转换”操作构造。转换操作不会立即执行，而是在有action操作触发时才进行，这种特性被称为延迟执行。此外，RDD具有容错性，当数据丢失时，它可以基于血统关系（lineage）自动重构。 Spark的程序运行模式之一是YARN分布式模式，分为yarn-client和yarn-cluster两种。在yarn-client模式下，Driver程序运行在提交任务的客户端，而Application Master则在YARN集群中运行，负责协调任务的执行。相反，yarn-cluster模式下，Driver运行在Application Master中，如果Driver挂掉，任务可能会完全重新启动。 创建SparkContext是使用Spark的第一步，它封装了Spark执行环境的信息。接着，可以创建RDD，这可以基于Scala集合或者Hadoop数据集。在RDD上，我们可以进行各种转换（transformations）如map、filter，和行动（actions）如count、saveAsTextFile等，这些操作会触发实际的计算。 Spark的编程模型强调了数据的并行处理和交互性，它的Executor是在YARN的Container中运行，负责执行任务（Task）。每个Executor可以在多台机器（Node）上的内存和磁盘中缓存数据，提高了计算效率。 这份学习资料涵盖了Spark的基础知识，包括Spark与Hadoop YARN的集成、RDD的特性和使用，以及Spark应用程序的运行流程，对于初学者来说是一份非常有价值的参考资料。深入理解这些概念和操作将有助于初学者快速掌握Spark编程，并能够有效地利用Spark进行大数据处理。