分布式数据集创建之textFile
文本文件的RDDs能够通过SparkContext的textFile方法创建，该方法接受文件的URI地址（或者机器上的文件本地路径，或者一个hdfs://,
sdn://,kfs://,其他URI).这里是一个调用样例：
scala> val distFile =
sc.textFile(“data.txt”)
distFile: spark.RDD[String] =
[email protected]
分布式数据集操作之转换和动作
分布式数据集支持两种操作：
- 转换（transformations）:依据现有的数据集创建一个新的数据集
- 动作（actions）:在数据集上执行计算后，返回一个值给驱动程序
数据集操作之map和reduce
一旦被创建，distFile能够进行数据集操作。比如，我们能够使用例如以下的map和reduce操作将全部行数的长度相加：
distFile.map(_.size).reduce(_ + _ )
方法也接受可选的第二參数，来控制文件的分片数目。默认来说，Spark为每一块文件创建一个分片（HDFS默认的块大小为64MB)，可是你能够通过传入一个更大的值来指定很多其它的分片。注意，你不能指定一个比块个数更少的片值（和hadoop中，Map数不能小于Block数一样）
- Map是一个转换，将数据集的每个元素，都经过一个函数进行计算后，返回一个新的分布式数据集作为结果。
- Reduce是一个动作，将数据集的全部元素，用某个函数进行聚合，然后将终于结果返回驱动程序，而并行的reduceByKey还是返回一个分布式数据集
转换是惰性的
全部Spark中的转换都是惰性的，也就是说，并不会立即发生计算。相反的，它仅仅是记住应用到基础数据集上的这些转换（Transformation）。
而这些转换（Transformation），仅仅会在有一个动作（Action）发生，要求返回结果给驱动应用时，才真正进行计算。这个设计让Spark更加有效率的执行。比如，我们能够实现，通过map创建一个数据集，然后再用reduce，而仅仅返回reduce的结果给driver，而不是整个大的数据集。
重要转换操作之caching（缓存）
spark提供的一个重要转换操作是Caching。当你cache一个分布式数据集时，每一个节点会存储该数据集的全部片，并在内存中计算，并在其他操作中重用。这将会使得兴许的计算更加的高速（一般是10倍），缓存是spark中一个构造迭代算法的关键工具，也能够在解释器中交互使用。
调用RDD的cache()方法，能够让它在第一次计算后，将结果保持存储在内存。数据集的不同部分，将会被存储在计算它的不同的集群节点上，让兴许的数据集使用更快。缓存是有容错功能的，假设任一分区的RDD数据丢失了，它会被使用原来创建它的转换，再计算一次（不须要所有又一次计算，仅仅计算丢失的分区）。
眼下支持的转换（transformation）
Transformation |
Meaning |
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map(func) |
返回一个新的分布式数据集，由每一个原元素经过func函数转换后组成 |
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filter(func) |
返回一个新的数据集，由经过func函数后返回值为true的原元素组成 |
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flatMap(func) |
类似于map，可是每个输入元素，会被映射为0到多个输出元素（因此，func函数的返回值是一个Seq，而不是单一元素） |
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sample(withReplacement, frac, seed) |
依据给定的随机种子seed，随机抽样出数量为frac的数据 |
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union(otherDataset) |
返回一个新的数据集，由原数据集和參数联合而成 |
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groupByKey([numTasks]) |
在一个由（K,V）对组成的数据集上调用，返回一个（K，Seq[V])对的数据集。注意：默认情况下，使用8个并行任务进行分组，你能够传入numTask可选參数，依据数据量设置不同数目的Task （groupByKey和filter结合，能够实现类似Hadoop中的Reduce功能） |
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reduceByKey(func, [numTasks]) |
在一个（K，V)对的数据集上使用，返回一个（K，V）对的数据集，key同样的值，都被使用指定的reduce函数聚合到一起。和groupbykey类似，任务的个数是能够通过第二个可选參数来配置的。 |
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join(otherDataset, [numTasks]) |
在类型为（K,V)和（K,W)类型的数据集上调用，返回一个（K,(V,W))对，每一个key中的全部元素都在一起的数据集 |
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groupWith(otherDataset, [numTasks]) |
在类型为（K,V)和(K,W)类型的数据集上调用，返回一个数据集，组成元素为（K, Seq[V], Seq[W]) Tuples。这个操作在其他框架，称为CoGroup |
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cartesian(otherDataset) |
笛卡尔积。但在数据集T和U上调用时，返回一个(T，U）对的数据集，全部元素交互进行笛卡尔积。 |
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sortByKey([ascendingOrder]) |
在类型为( K, V )的数据集上调用，返回以K为键进行排序的（K，V）对数据集。升序或者降序由boolean型的ascendingOrder參数决定 （类似于Hadoop的Map-Reduce中间阶段的Sort，按Key进行排序） |
眼下支持的动作（actions）
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Action |
Meaning |
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reduce(func) |
通过函数func聚集数据集中的全部元素。Func函数接受2个參数，返回一个值。这个函数必须是关联性的，确保能够被正确的并发运行 |
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collect() |
在Driver的程序中，以数组的形式，返回数据集的全部元素。这一般会在使用filter或者其他操作后，返回一个足够小的数据子集再使用，直接将整个RDD集Collect返回，非常可能会让Driver程序OOM |
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count() |
返回数据集的元素个数 |
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take(n) |
返回一个数组，由数据集的前n个元素组成。注意，这个操作眼下并不是在多个节点上，并行运行，而是Driver程序所在机器，单机计算全部的元素 (Gateway的内存压力会增大，须要慎重使用） |
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first() |
返回数据集的第一个元素（类似于take（1）） |
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saveAsTextFile(path) |
将数据集的元素，以textfile的形式，保存到本地文件系统，hdfs或者不论什么其他hadoop支持的文件系统。Spark将会调用每一个元素的toString方法，并将它转换为文件里的一行文本 |
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saveAsSequenceFile(path) |
将数据集的元素，以sequencefile的格式，保存到指定的文件夹下，本地系统，hdfs或者不论什么其他hadoop支持的文件系统。RDD的元素必须由key-value对组成，并都实现了Hadoop的Writable接口，或隐式能够转换为Writable（Spark包含了基本类型的转换，比如Int，Double，String等等） |
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foreach(func) |
在数据集的每个元素上，执行函数func。这通经常使用于更新一个累加器变量，或者和外部存储系统做交互 |
两种共享变量之广播变量和累加器
一般来说，当一个函数被传递给Spark操作（比如map和reduce），一般是在集群结点上执行，在函数中使用到的全部变量，都做分别拷贝，供函数操作，而不会互相影响。这些变量会被复制到每一台机器，而在远程机器上，在对变量的全部更新，都不会被传播回Driver程序。然而，Spark提供两种有限的共享变量，供两种公用的使用模式：广播变量和累加器。
广播变量
广播变量同意程序猿保留一个仅仅读的变量，缓存在每一台机器上，而非每一个任务保存一份拷贝。他们能够使用，比如，给每一个结点一个大的输入数据集，以一种高效的方式。Spark也会尝试，使用一种高效的广播算法，来降低沟通的损耗。
广播变量是从变量V创建的，通过调用SparkContext.broadcast(v)方法。这个广播变量是一个v的分装器，它的仅仅能够通过调用value方法获得。例如以下的解释器模块展示了怎样应用：
scala> val broadcastVar = sc.broadcast(Array(1, 2, 3))
broadcastVar: spark.Broadcast[Array[Int]] =
spark.Broadcast(b5c40191-a864-4c7d-b9bf-d87e1a4e787c)
scala>
broadcastVar.value
res0: Array[Int] = Array(1, 2, 3)
在广播变量被创建后，它能在集群执行的不论什么函数上，被代替v值进行调用，从而v值不须要被再次传递到这些结点上。另外，对象v不能在被广播后改动，是仅仅读的，从而保证全部结点的变量，收到的都是一模一样的。
累加器
累加器是仅仅能通过组合操作“加”起来的变量，能够高效的被并行支持。他们能够用来实现计数器（如同MapReduce中）和求和。Spark原生就支持Int和Double类型的计数器，程序猿能够加入新的类型。
一个计数器，能够通过调用SparkContext.accumulator(V)方法来创建。执行在集群上的任务，能够使用+=来加值。然而，它们不能读取计数器的值。当Driver程序须要读取值的时候，它能够使用.value方法。
例如以下的解释器，展示了怎样利用累加器，将一个数组里面的全部元素相加
scala> val accum = sc.accumulator(0)
accum: spark.Accumulator[Int] =
0
scala> sc.parallelize(Array(1, 2, 3, 4)).foreach(x => accum +=
x)
…
10/09/29 18:41:08 INFO SparkContext: Tasks finished in
0.317106 s
scala> accum.value
res2: Int = 10
spark的例子程序
在Spark的站点上，你能够看到Spark例子程序。
另外，Spark包含了一些例子，在examples/src/main/scala上，有些既有Spark版本号，又有本地非并行版本号，同意你看到假设要让程序以集群化的方式跑起来的话，须要做什么改变。你能够执行它们，通过将类名传递给spark中的run脚本
— 比如./run spark.examples.SparkPi. 每个例子程序，都会打印使用帮助，当执行时没不论什么參数时。
參考资料
1.spark随谈——开发指南（译）http://www.linuxidc.com/Linux/2013-08/88595p2.htm
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注：
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