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Ctrl+Alt+T：生成try catch
Ctrl+N：查找类(enter class name)；Ctrl+shift+N：查找文件(enter file name)；Ctrl+shift+alt+N：查找文件(enter file name)；
Ctrl + F：当前文件查找特定文字、代码等内容
Ctrl + shift + F：当前项目中查找特定的文字、代码等内容。（edit—find—find in path）
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spark[源码]-sparkContext详解[一]
https://www.cnblogs.com/chushiyaoyue/p/7468952.html
Spark ：Master、Worker、Driver、Executor工作流程详解
https://blog.csdn.net/weixin_38750084/article/details/83025172
大量数据去重：Bitmap和布隆过滤器(Bloom Filter)
https://blog.csdn.net/zdxiq000/article/details/57626464
BloomFilter（大数据去重）+Redis（持久化）策略
https://blog.csdn.net/qq_18495465/article/details/78500472
Spark核心技术原理透视一（Spark运行原理）
https://www.jianshu.com/p/1b5f97d5a22a
Spark 核心篇-SparkContext
https://www.cnblogs.com/xia520pi/p/8609602.html
大数据技术，Spark核心技术之运行原理
https://blog.51cto.com/13854477/2347535?source=dra
Spark基本架构及运行原理
https://blog.csdn.net/zxc123e/article/details/79912343
Spark运行原理【史上最详细】
https://blog.csdn.net/lovechendongxing/article/details/81746988
Spark Mllib
https://www.cnblogs.com/dadadechengzi/p/6993757.html
Spark MLlib机器学习算法、源码及实战详解 书籍及代码.zip
https://download.csdn.net/download/zjm362/10205368
基于spark和sparkstreaming的word2vec
https://www.cnblogs.com/ulysses-you/p/6863585.html
基于spark word2vec实践
https://blog.csdn.net/hjj974834257/article/details/79089686
word2vec学习 spark版
https://www.cnblogs.com/aezero/p/4586605.html
spark Word2Vec+LSH相似文本推荐（scala）
https://blog.csdn.net/u013090676/article/details/82716911
Spark MLlib 机器学习
https://www.cnblogs.com/swordfall/p/9456222.html
http://www.r66r.net/（hadoop笔记本【真心赞】）
http://leezk.com/ (有推荐书籍和一些不错的文章）
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RDD(Resilient Distributed Datasets)弹性分布式数据集:
分区,只读,不可变,并行
RDD[T]
RDD[(t,s)]
有向无环图(DAG)
窄依赖:一个父分区只有一个子分区(可以多个父对应一个子)
宽依赖:一个父分区有多个子分区
Shuffle:含义就是洗牌，将数据打散，父RDD一个分区中的数据如果给了子RDD的多个分区（只要存在这种可能），就是shuffle。Shuffle会有网络传输数据，但是有网络传输，并不意味着就是shuffle。
join可能是宽依赖也可能是窄依赖
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sparkContext构建的顶级三大核心:
①DAGScheduler:面向Job的Stage的高层调度器
②TaskScheduler:一个接口，是低层调度器，根据具体的ClusterManager的不同会有不同的实现。Standalone模式下具体实现的是TaskSchedulerlmpl
③SchedulerBackend:一个接口，根据具体的ClusterManger的不同会有不同的实现，Standalone模式下具体的实现是SparkDeloySchedulerBackend
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transformation/转换
action/行动
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################面试题总结##########################
1.rdd有几种操作类型？
①transformation 转换操作 (rdd →rdd)
②action 行动操作 (rdd →结果集)
③controller 控制算子 (对性能效率和容错方面的支持:persist,cache,checkpoint)
2.宽窄依赖的区别?
宽依赖:多个子RDD的Partition会依赖同一个父RDD的Partition
窄依赖:每一个父RDD的Partition最多被子RDD的一个Partition使用
3.cache和persist的区别?
cache:缓存数据,默认是缓存在内存中,本质是调用persist
persist:缓存数据,可以指定缓存策略(MEMORY_ONLY,MEMORY_AND_DISK,等等)
4.spark的有几种部署模式?
①本地模式
②standalone模式
③spark on yarn模式:
分布式部署集群，资源和任务监控交给yarn管理,cluster和client
④mesos模式:
粗粒度模式（Coarse-grained Mode）
细粒度模式（Fine-grained Mode）
5.Spark为什么比mapreduce快?
①基于内存计算,减少低效的磁盘交互;
②高效的调度算法,基于DAG;
③容错机制Linage;
6.spark有哪些组件?
①master:管理集群和节点,不参与计算
②worker:计算节点,进程本身不参与计算,和master汇报
③Driver:运行程序的main方法,创建sparkContext对象
④sparkContext: 控制整个Application的生命周期,包括dagscheduler和taskscheduler
⑤client:客户端,用户提交程序的入口
⑥Executor:执行器,在worker上执行任务的组件,用于启动线程池运行任务
⑦RDD: spark基本计算单元
⑧DAG Scheduler: 根据job构建基于stage的DAG,并提交stage给TaskScheduler
⑨TaskScheduler: 将任务(task)分发给Executor
⑩SparkEnv: 线程级别的上下文,存储运行时的重要组件的引用
(11)BlockManager:负责存储管理,创建和查找块
(12)SparkConf:负责存储配置信息
################面试题总结##########################
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################hbase##########################
hbase(main):005:0> scan ‘label_event_index_table’,{LIMIT=>1}
ROW COLUMN+CELL
10H20190701101233N0 column=6:1092078ccf0604e3b49abfdfb2b5b46d681, timestamp=1561947156974, value=0.027:1:1561614000000:1092078ccf
0604e3b49abfdfb2b5b46d681:6:{“sourceIDName”:”109_|_|YesxE5xA8xB1xE4xB9x90xE7x8ExB0xE5x9CxBA”,”org
Categ”:”xE5xA8xB1xE4xB9x90″}
10H20190701101233N0 column=6:1098aca82c9389f39b8afe70099b18107cd, timestamp=1561947156974, value=0.027:3:1561633525000:1098aca82c
9389f39b8afe70099b18107cd:6:{“sourceIDName”:”109_|_|xE5xA2xA8xE5x85xAExE7x9Ax84xE7x88xB1xE6x84
x8F”,”orgCateg”:”xE5xA8xB1xE4xB9x90″}
hbase(main):006:0> get ‘label_event_index_table’,’10H20190701101233N0′
COLUMN CELL
6:1092078ccf0604e3b49abfdfb2b5b46d681 timestamp=1561947156974, value=0.027:1:1561614000000:1092078ccf0604e3b49abfdfb2b5b46d681:6:{“sourceIDName”:”1
09_|_|YesxE5xA8xB1xE4xB9x90xE7x8ExB0xE5x9CxBA”,”orgCateg”:”xE5xA8xB1xE4xB9x90″}
6:1098aca82c9389f39b8afe70099b18107cd timestamp=1561947156974, value=0.027:3:1561633525000:1098aca82c9389f39b8afe70099b18107cd:6:{“sourceIDName”:”1
09_|_|xE5xA2xA8xE5x85xAExE7x9Ax84xE7x88xB1xE6x84x8F”,”orgCateg”:”xE5xA8xB1xE4xB9x90″}
hbase存储结构:
RowKey：是Byte array，是表中每条记录的“主键”，方便快速查找，Rowkey的设计非常重要；
Column Family：列族，拥有一个名称(string)，包含一个或者多个相关列；
Column：属于某一个columnfamily，familyName:columnName，每条记录可动态添加；
Version Number：类型为Long，默认值是系统时间戳，可由用户自定义；
Value(Cell)：Byte array。
################hbase##########################
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################redis##########################
NoSQL(Not Only SQL):泛指非关系型数据库
CAP定理:
Consistency(一致性), 数据一致更新，所有数据变动都是同步的;
Availability(可用性), 好的响应性能;
Partition tolerance(分区容错性) 可靠性;
定理：任何分布式系统只可同时满足二点，没法三者兼顾
CA：传统Oracle数据库
AP：大多数网站架构的选择
CP：Redis、Mongodb
DCS，即一种分布式缓存数据库服务，将现在很火的几类内存数据库Redis、Memcached和内存数据网格进行包装，提供即开即用、安全可靠、弹性扩容、便捷管理的在线分布式缓存能力
1.redis:
redis是一个开源的、使用C语言编写的、支持网络交互的、可基于内存也可持久化的Key-Value数据库（非关系性数据库）
2.优点:
①速度快，因为数据存在内存中，类似于HashMap，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)
②支持丰富数据类型，支持string，list，set，sorted set，hash
③支持事务，操作都是原子性，所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行，要么全部不执行
④丰富的特性：可用于缓存，消息，按key设置过期时间，过期后将会自动删除
3.redis数据类型:
①字符串(string)
set key value
get key
exists key //key是否存在
②哈希(hash)
hset hashKey key1 value1 key2 value2
hget hashkey key1
③集合(set)
sadd setKey value
scard setKey //返回集合中元素数量
sismember setKey value //查看value是否在集合setKey中
srem setKey value //从集合setKey中删除value
④列表(list)
lpush list value
rpop list
llen list
⑤有序集合(sort set)
zadd zset1 key1 value1
zcard zset1 //统计zset1下key的个数
zrank zset1 value2 //查看value2在zset1中排名位置
zrange zset1 0 2 withscores //查看0到2的所有值和分数按照排名
################redis##########################
#######################################################
#####################################################################
Spark运行模式:
1. local: 本地线程方式,主要用于开发调试
Hadoop YARN: 集群运行在Yarn资源管理器上,资源管理交给Yarn,spark只负责进行任务调度和计算
2. 各Spark应用程序以相互独立的进程集合运行于集群之上，由SparkContext对象进行协调，SparkContext对象可以视为Spark应用程序的入口，被称为driver program，SparkContext可以与不同种类的集群资源管理器(Cluster Manager），例如Hadoop Yarn、Mesos等 进行通信，从而分配到程序运行所需的资源，获取到集群运行所需的资源后，SparkContext将得到集群中其它工作节点（Worker Node） 上对应的Executors （不同的Spark应用程序有不同的Executor，它们之间也是独立的进程，Executor为应用程序提供分布式计算及数据存储功能），之后SparkContext将应用程序代码分发到各Executors，最后将任务（Task）分配给executors执行。
3. RDD操作包含 Transformations和Action;所有的transformation都是lazy的
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application
job
stage
task
master
worker
executor
driver
碰到第一个action算子的时候,相当于触发了sc.runjob方法执行
DAGScheduler工作:从action算子开始,到把stage变成TaskSet提交到taskScheduler中去执行结束
###########################################################
distinct,groupByKey,reduceByKey,aggregateByKey,join,cogroup,repartition
数据倾斜的解决方案:
①使用Hive ETL预处理数据
从根源上提前处理好hive表中的数据;
(缺点:治标不治本,spark程序没有解决数据倾斜的能力)
②过滤少数导致倾斜的key
③提高shuffle的并行度
实现简单,增加shuffle read task数量
(缺点:缓解倾斜)
④两阶段聚合(局部聚合+全局聚合)
第一阶段随机打乱,比如key可以加上前缀,将其分开;第二步再将前缀去掉
(对于聚合类的shuffle操作,最好的解决方案)
⑤将reduce join转为 map join
//reduce join 通用的join实现;但容易产生数据倾斜
rdd1.join(rdd2)
//map join 完美的避开了shuffle阶段,所以没有数据倾斜;但适用场景有限,只适合大小表做关联
val bc=sc.broadCast(rdd1.toList)
rdd1.foreachPartition(data =>{
val data2=bc.value
val data1=data
data1.join(data2)
})
⑥采样倾斜key并分拆join操作
将出现数据倾斜的key的所有数据,形成单独的数据集
⑦使用随机前缀和扩容的RDD进行join
⑧多种方案组合使用
#########################################################################
sc.read.format(“json”).load(“/test/”)
sc.read.json(“test/”)
df.write.json(“test/”)
df.write.format(“json”).save(“/test/”)
sc.read.load(“test/xxx.parquet”) //默认parquet格式,等价下一
sc.read.format(“parquet”).load(“test/”)
#######################################################################
①rdd.toDF
②sqlContext.createDataFrame(rdd)
③
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Block
输入可能以多个文件的形式存储在HDFS上，每个File都包含了很多块，称为Block。
InputSplit
当Spark读取这些文件作为输入时，会根据具体数据格式对应的InputFormat进行解析，一般是将若干个Block合并成一个输入分片，称为InputSplit，注意InputSplit不能跨越文件。
随后将为这些输入分片生成具体的Task。InputSplit与Task是一一对应的关系。
job
在spark rdd中，有action、transform操作，当真正触发action时，才真正执行计算，此时产生一个job任务
stage
以shuffle为界，当在一个job任务中涉及shuffle操作时，会进行stage划分，产生一个或多个stage。
Stage概念是spark中独有的。一般而言一个Job会切换成一定数量的stage。各个stage之间按照顺序执行。至于stage是怎么切分的，首选得知道spark论文中提到的narrow dependency(窄依赖)和wide dependency（ 宽依赖）的概念。其实很好区分，看一下父RDD中的数据是否进入不同的子RDD，如果只进入到一个子RDD则是窄依赖，否则就是宽依赖。宽依赖和窄依赖的边界就是stage的划分点
task
一个stage可能包含一个或者多个task任务，task任务与partition、executor息息相关，即并行度。
Task是Spark中最新的执行单元。RDD一般是带有partitions的，每个partition的在一个executor上的执行可以任务是一个Task。
partition
partition个数即rdd的分区数，不同的数据源读进来的数据分区数默认不同，可以通过repartition进行重分区操作。
executor
executor运行在work上，一个work可以运行一个或多个executor，一个executor可以运行一个或者多个task（取决于executor的core个数，默认是一个task占用一个core，即有多少个core就可以启动多少个task任务）
Application
application（应用）其实就是用spark-submit提交的程序。比方说spark examples中的计算pi的SparkPi。一个application通常包含三部分：从数据源（比方说HDFS）取数据形成RDD，通过RDD的transformation和action进行计算，将结果输出到console或者外部存储（比方说collect收集输出到console）。
Driver
Spark中的driver感觉其实和yarn中Application Master的功能相类似。主要完成任务的调度以及和executor和cluster manager进行协调。有client和cluster联众模式。client模式driver在任务提交的机器上运行，而cluster模式会随机选择机器中的一台机器启动driver。从spark官网截图的一张图可以大致了解driver的功能。
######################################################################
schema: 表的字段的定义(名称,类型);当前这个表的数据存储目录
data:真实数据
离线计算
批任务
实时处理
流式处理
################################
storm
严格的一条数据计算一次,流式处理,但不一定是实时处理
实时要求可以很高,吞吐量低
sparkStreaming
一批数据计算一次(每个批次的时间间隔用户自由设置)
实时要求低一点,吞吐量高一点(折中一点)
流式计算是离线计算的一个特例
flink
################################
mapreduce: 每隔一段时间,执行一次任务,对两次任务之间的数据进行累积
storm: 一条一条的执行计算,(流式处理的核心思路);延迟低,亚秒级;数据消费至少一次(trident API 有且仅一次)
sparkStreaming: 很小的一批批的取执行计算(常见在1s到5min);伪实时;基于sparkCore,基于离线处理;有且仅一次
flink: 把离线处理看做是流式处理的一个特例,离散的批处理,基于流式处理;有且仅一次
#################################################
节点 进程 线程
spark worker executor task
storm supervisor worker executor
###################################################
一站式通用解决方案
DStream:
离散的RDD组成
UpdateStateByKey
输入数据流 → (接收器) →结果输出
有状态计算
无状态计算
#####################################################
窗口长度
滑动周期
二者都要是时间片的整数倍
每隔多长时间(滑动周期)计算过去多长时间(窗口长度)的数据
###################################################
package com.huawei.rcm.newsfeed.test
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.sql.types.{IntegerType, StringType, StructField, StructType}
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SQLContext, SparkSession}
object test38 {
case class Fruit(name: String,age:Int,address:String)
def main(args: Array[String]): Unit = {
val ss = SparkSession.builder()
.config(“Spark SQL basic example”,”some-value”)
.master(“local[2]”)
.appName(“hello”)
//.enableHiveSupport()
.getOrCreate()
//enableHiveSupport,必须要有配置文件hive-site.xml
val sc = ss.sparkContext
val sqlContext =new SQLContext(sc)
ss.sparkContext.setLogLevel(“ERROR”)
val rdd=sc.parallelize(List((“apple”,1,”China”),(“strawberry”,2,”China”),(“banana”,3,”America”),(“orange”,4,”France”)))
val fruitRDD: RDD[Fruit] = rdd.map(x=>Fruit(x._1,x._2,x._3))
import ss.implicits._
val fruitDF=fruitRDD.toDF(“name”,”age”,”Address”)
fruitDF.show()
//sql风格
fruitDF.registerTempTable(“fruitTable”)
val resutDF: DataFrame = sqlContext.sql(“select * from fruitTable where age >2”)
resutDF.show()
val resultDF2: DataFrame = ss.sql(“select * from fruitTable where age >=2”)
resultDF2.show()
sc.stop()
}
}
###################################################
mapreduce 典型的离线处理计算引擎
storm 流失处理计算引擎
spark 离线处理+流式处理;基于离线处理的执行引擎来设计的;把流式处理看作是离线处理的特例
flink 流式处理+批处理;基于流式处理的执行引擎来进行设计的; 把离线处理看作是流式处理的特例
#############################################
storm核心概念:
topology 一个storm的应用程序
spout 数据源
bolt 数据处理组件
tuple 一个消息一条记录
StreamingGrouping 分组规则
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实时流式处理的大致架构:
tomcat → log4j → logFile(实时监听) → flume(实时收集) → kafka(缓冲作用,上游收集和下游消费的速度调节) →计算引擎(实时计算/流式计算) → redis/mysql/hbase
离线:
flume → hdfs → mapreduce/hive → hbase/mysql/hdfs/redis
流式:
flume → kafka → storm/sparkStreaming → redis/mysql/hbase
flume既能做到监控文件的变化(tail -F exec),也能由事件进行驱动收集(spooldir)
##############################################
connection 不能序列化
所以connection在driver端,而写入数据在executor端,
连接池:第一次访问的时候，需要建立连接。 但是之后的访问，均会复用之前创建的连接
##########################################
checkpoint
1.checkpoint的数据类型:
元数据
RDD数据
2.合适启用checkpoint
有状态计算:updateStateByKey,window
如果有需要对diver进行HA
3.如何配置checkpoint
streamingContext.checkpoint(hdfspath)
def functionToCreateStreamingContext():StreamingContext
StreamingContext.getOrCreate(chkDir,functionToCreateStreamingContext)
###############################################
对数据的消费有三种语义:
at most once 最多一次,有可能会漏消费
at least once 最少一次,有可能重复消费
exactly once 有且仅有一次,效率低
#################################################
每一个stage中的task数量,都是有这个stage中最后一个RDD的分区数巨鼎
#####################################################
Resilient Distributed Dataset
弹性(可在内存/磁盘,分区可变)分布式数据集
transformation/转换
延迟计算,rdd → rdd
action/行动
触发sparkcontext提交job作业,rdd → 输出结果
宽依赖：指的是多个子RDD的Partition会依赖同一个父RDD的Partition
窄依赖：指的是每一个父RDD的Partition最多被子RDD的一个Partition使用
#############################################
在基于standalone的Spark集群，Cluster Manger就是Master。Master负责分配资源，在集群启动时，Driver向Master申请资源，Worker负责监控自己节点的内存和CPU等状况，并向Master汇报
每个worker可以起一个或多个Executor
每个Executor由若干core组成，每个Executor的每个core一次只能执行一个Task
一个application通过action划分不同job,在job中最后一个算子往前推按宽依赖划分不同stage
通过DAGScheduler划分阶段，形成一系列的TaskSet，然后传给TaskScheduler，把具体的Task交给Worker节点上的Executor的线程池处理。线程池中的线程工作，通过BlockManager来读写数据。
######################################################
密集向量dense
稀疏向量sparse
############################################
需求：有两份数据集，一份是边，一份是点。求点的PageRank
格式：
边：sourceID destID
点：name sourceID
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