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Spark 简介
基于内存的分布式集群计算平台
可适配 Python、Java、Scala、SQL
拓展性能：机器学习、流式计算、图计算
Spark 特点
高效
- 内存计算引擎
- DAG 图
- 比 MapReduce 快 10～100 倍
易用
- 提供丰盛的 API，反对 Java，Scala，Python
- 代码量小
与 Hadoop 集成
- 读写 HDFS、Hbase、Hive
- 和 Yarn 集成
与 Oracle 存过的比照
Spark 利用场景
- 数据仓库
- 机器学习
- 海量数据离线剖析
- 实时数据流解决
基本概念
集群架构
- 集群资源管理器（Cluster Manager）
- 运行作业工作的工作节点（Worker Node）
- 每个利用的工作管制节点（Driver）
- 每个工作节点上负责具体任务的执行过程（Executor）
- 资源管理器 Mesos 或 YARN
工作执行流程
- 首先为利用构建起根本的运行环境，即由 Driver 创立一个 SparkContext，进行资源 的申请、工作的调配和监控
- 资源管理器为 Executor 分配资源，并启动 Executor 过程
- SparkContext 依据 RDD 的依赖关系构建 DAG 图，DAG 图提交给 DAGScheduler 解 析成 Stage，而后把一个个 TaskSet 提交给 底层调度器 TaskScheduler 解决；Executor 向 SparkContext 申请 Task，Task Scheduler 将 Task 发放给 Executor 运行，并提供利用程序代码
- Task 在 Executor 上运行，把执行后果反馈 给 TaskScheduler，而后反馈给 DAGScheduler，运行结束后写入数据并 开释所有资源。
数据处理过程
- 读入内部数据源
- 转换算子进行数据处理
- 动作算子进行解决流程触发
- 解决实现输入后果
罕用算子 - 转换
开发案例 – 团体电信三码低效资产剖析
Spark 很香、也很坑
坑 1：无奈自定义自增序列
坑 2：Spark Stage 之间的血统简短
坑 3：直连 Oracle 读取慢
坑 4：工夫格局反对不敌对
常见问题 1 - 无奈自定义自增序列
问题论述：
在不同的业务逻辑中，因为会存在多种维度的剖析，然而他们的后果是写入到同一张表格中的。在 oracle 中执行的时候是依据 oracle 中定义的序列来保障 ID 的唯一性，然而 咱们代码实现的时候采纳的数据加载模式时无奈加载 oracle 中的序列，并且读取序列也会收到 oracle 序列缓冲的影响。所以在业务逻辑解决上咱们得本人定义一个属于咱们 业务的 ID 序列，并且须要保障唯一性。
常见问题 2 - 血缘关系简短
问题论述：
因为 SparkSQL 在解析成 ATS 树时会向上追溯血统并反复解析，且随着血缘关系的增长 ATS 树会变的越来越简单，导致工作执行效率会重大升高。具体表象为 Spark 工作在执行过程中会卡住不动，程序持续卡顿几个小时之后才会开始持续运行。
计划一：checkpoints 形式切割形式
计划二：hdfs 落地，应用时二次读取
常见问题 3 - 读 Oracle 速率慢
问题论述：
在读取 Oracle 时，数据表未做分区，程序无奈通过指定分区并行加载数据，且为了减小数据库 IO 压力，采纳限度高频、数据读取限度等策略，导致读取 Oracle 速 率很慢，影响计算效率。
常见问题 4 -Oracle 工夫格局反对不敌对
问题论述：
park 在读写 Oracle 时 date 类型数据容易失落精度，例如：Oracle 中 2019-12-20 05:44:30 读取后为 2019-12-20，Spark 中 2019-12-20 05:44:30 写入后变成 2019-12-20 00:00:00
解决方案：
Oracle 方言, 即自定义一种数据库解释语言，实际上的实现 为数据的类型转换。OracleDateTypeInit.oracleInit()
