一、spark集群的常见操作
启动spark集群
# 需要在各节点上首先启动zookeeper
zkServer.sh start
1、在主节点node1上spark目录下的sbin目录
2、执行./start-all.sh
3、使用jps和8080端口可以检查集群是否启动成功 http://node1:8080/
node1是Master，node1/node2/node3启动Worker进程
4、进入spark-shell查看是否正常
二、在Spark集群上提交应用
1、本地执行
val conf = new SparkConf().setAppName("TopN").setMaster("local");
val sc = new SparkContext(conf);
2、Idea提交集群执行
val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount")
.setMaster("spark://node1:7077");
val sc = new SparkContext(conf);
sc.addJar("c:\\spark-wordcount-scala.jar"); // spark-submmit 集群上提交时，需要注释该行
val linesRdd = sc.textFile("hdfs://node1:9000/test/README.txt");
3、集群上执行
（1）在spark上执行
打包jar，只包含spark程序类，不要包含所有依赖类
#spark自己管理资源 Master:8080
#集群的各个节点都需要能访问到jar
# 各个节点都存在 /usr/local/spark-wordcount-scala.jar
/usr/local/spark/bin/spark-submit \
--class com.aaa.spark.WordCountSpark \
--master spark://node10:7077 \
--driver-memory 5a00m \
--executor-memory 500m \
--executor-cores 1 \
/usr/local/spark-wordcount-scala.jar
（2）、在yarn上执行
#yarn调度资源 RM:8088
/usr/local/spark/bin/spark-submit \
--class com.aaa.spark.WordCount \
--master yarn-cluster/yarn-client \
--num-executors 3 \
--driver-memory 500m \
--executor-memory 500m \
--executor-cores 3 \
/usr/local/spark/spark.jar
三、Spark集群的原理
1、spark的基本组件
Driver
Master
worker
Executor
Task
spark的每个CPU可创建2到4个分区
2、Spark的四种RDD操作
（1）transformation：转换，根据已有的RDD创建一个新的RDD
map
filter
flatMap
spark:groupByKey
spark:reduceByKey
sortByKey
join
cogroup
（2）action：行动，对RDD进行最后的操作
reduce
collect
count：元素的总个数
take(n)
top
saveAsTextFile
countByKey：各个Key的value的次数,Map[Key,次数]
countByValue：各个元素分别出现的次数,Map[元素,次数]
foreach 存储RDD到文件或数据库中，将操作结果转换为集合
action执行会自动执行之前的所有transformation操作
（3）集合类操作
creation：创建，两种方式创建RDD，一是集合，二是外部文件
（4）控制类
control：控制，RDD的持久化，放入缓存或磁盘
3、DAGScheduler划分stage算法
执行Action操作时，对该RDD创建一个stage
往前推，遇到宽依赖，再创建一个stage
