本文翻自官方博客，略有添加：https://github.com/mesos/spark/wiki/Spark-Programming-Guide

Spark发指南

从高的面看，其实每一个Spark的用，都是一个Driver类，通运行用户定义的main函，在集群上行各种并发操作和算

Spark提供的最主要的抽象，是一个性分布式据集(RDD)，它是一种特殊集合，可以分布在集群的点上，以函式程操作集合的方式，行各种各样的并发操作。它可以由hdfs上的一个文件建而，或者是Driver程序中，从一个已经存在的集合而。用户可以据集存在存中，它被有效的重用，行并发操作。最后，分布式据集可以自动的从点失中恢复，再次行算。

Spark的第二个抽象，是并行算中使用的共享变量。默，Spark并发运行一个函，它是以多个的task，在不同的点上运行，它递每一个变量的一个拷贝，到每一个立task使用到的函中，因此些变量并非共享的。然而有候，我需要在任务中能够被共享的变量，或者在任务与动程序之间共享。Spark支持两种类型的共享变量：

广播变量：可以在存的所有点中被，用于存变量（只）

累加器：只能用做加法的变量，例如和求和

本指南通一些样例展示些特征。者最好是熟悉Scala，尤其是包的法。留意，Spark可以通Spark-Shell的解器行交互式运行。你可能会需要它。

接入Spark

了一个Spark的用，你需要Spark和它的依，加入到CLASSPATH中。最的方法，就是运行sbt/sbt assemblySpark和它的依，打到一个Jar里面core/target/scala_2.9.1/spark-core-assembly-0.0.0.jar，然后它加入到你的CLASSPATH中。或者你可以spark发布到maven的本地存中，使用sbt/sbt publish。它在织org.spark-project下成一个spark-core.

另外，你会需要入一些Spark的类和式，下面几行加入到你程序的部

import spark.SparkContext

import SparkContext._

初始化Spark

Spark程序需要做的第一件事情，就是建一个SparkContext象，它告Spark如何一个集群。个通常是通下面的构造器实的：

new SparkContext(master, jobName, [sparkHome], [jars])

Master参是一个字符串，指定了接的Mesos集群，或者用特殊的字符串“local”指明用local模式运行。如下面的描述一般，JobName是你任务的名，在集群上运行的候，会在Mesos的Web UI控界面示。后面的两个参，是用在你的代，部署到mesos集群上运行使用的，后面会提到。

在Spark的解器中，一个特殊的SparkContext变量已经你建，变量名字叫sc。建你自己的SparkContext是不会生效的。你可以通设置MASTER境变量，master接到需要的上下文。

MASTER=local; ./spark-shell

Master的命名

Master的名字可以是以下3个格式中的一种

Master Name	Meaning
local	本地化运行Spark，使用一个Worker程（有并行）
local[K]	本地化运行Spark，使用K个Worker程（根据机器的CPU核设定）
HOST:PORT	Spark接到指定的Mesos Master，在集群上运行。Host参是Mesos Master的Hostname，端口是master配置的端口，默5050. 注意：在早期的Mesos版本（spark的old-mesos分支），你必使用master@HOST:PORT.

集群部署

如果你想你的任务运行在一个集群上，你需要指定2个可参：

SparkHome：Spark在集群机器上的安装路（必全部一致）
Jars：在本地机器上，包含了你任务的代和依的Jars文件列表。 Spark会把它部署到所有的集群点上。你需要使用自己的系统你的作业，打包成一套jars文件。例如，如果你使用sbt，那么sbt-assembly插件是一个好方法，你的代和依，变成一个一的jar文件。

如果有一些类是公用的，需要在不同的作业间共享，你可能需要手工拷贝到mesos的点上，在conf/spark-env中，通设置SPARK_CLASSPATH境变量指向它。信息可以参考配置

分布式据集

Spark的核心概念，是性分布式据集（RDD），一个有容机制，可以被并行操作的集合。目前有两种类型的RDD：并行集合(Parrallelized Collections)，接收一个已经存在的Scala集合，在它上面运行各种并发算； Hadoop据集（Hadoop DataSets），在一个文件的每条上，运行各种函。只要文件系统是Hdfs，或者hadoop支持的任意存系统。两种RDD都可以通相同的方式行操作。

并行集合

并行集合是通用SparkContext的parallelize方法，在一个已经存在的Scala集合（只要是seq象就可以）上建而。集合的象会被拷贝建一个分布式据集，可以被并行操作。下面通spark解器的例子，展示如何从一个建一个并发集合

scala> val data = Array(1, 2, 3, 4, 5)

data: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5)

scala> val distData = sc.parallelize(data)

distData: spark.RDD[Int] = spark.ParallelCollection@10d13e3e

一旦被建，分布据集（distData）可以被并行操作。例如，我可以用distData.reduce(_ +＿) 的元素相加。我会在后的分布式据集做一步描述。

建并行集合的一个重要参，是slices的目，它指定了据集切分几份。在集群模式中，Spark会在一份slice上起一个Task。典型的，你可以在集群中的每个cpu上，起2-4个Slice （也就是每个cpu分配2-4个Task）。一般，Spark会根据集群的况，自动设定slices的目。然而，你也可以手动的设置它，通parallelize方法的第二个参（例如：sc.parallelize(data, 10)).

Hadoop据集

Spark可以建分布式据集，从任何存在HDFS文件系统或者Hadoop支持的其它文件系统（包括本地文件，Amazon S3， Hypertable， HBase等等）上的文件。 Spark可以支持Text File, SequenceFiles 及其它任何Hadoop输入格式

文本文件的RDDs可以通SparkContext的textFile方法建，方法接受文件的URI地址（或者机器上的文件本地路，或者一个hdfs://, sdn://,kfs://,其它URI).里是一个用例子：

scala> val distFile = sc.textFile(“data.txt”)

distFile: spark.RDD[String] = spark.HadoopRDD@1d4cee08

一旦被建，distFile可以行据集操作。例如，我可以使用如下的map和reduce操作所有行的长度相加：

distFile.map(_.size).reduce(_ + _ )

方法也接受可的第二参，控制文件的分片目。默，Spark每一块文件建一个分片（HDFS默的块大小64MB)，但是你可以通入一个更大的值指定更多的分片。注意，你不能指定一个比块个更少的片值（和hadoop中，Map不能小于Block一样）

于SequenceFiles，使用SparkContext的sequenceFile[K, V]方法，K和V是文件中的key和values类型。他必是Hadoop的Writable的子类，例如IntWritable和Text。另外，Spark允你指定几种原生的通用Writable类型，例如：sequencFile[Int, String]会自动取IntWritable和Texts

最后，于其它类型的Hadoop输入格式，你可以使用SparkContext.hadoopRDD方法，它可以接收任意类型的JobConf和输入格式类，类型和值类型。按照Hadoop作业一样的方法，设置输入源就可以了。

分布式据集操作

分布式据集支持两种操作：

（transformation）:根据有的据集建一个新的据集

动作（actions）:在据集上运行算后，返回一个值动程序

例如，Map是一个，据集的每一个元素，都经一个函行算后，返回一个新的分布式据集作果。而另一方面，Reduce是一个动作，据集的所有元素，用某个函行聚合，然后最果返回动程序，而并行的reduceByKey是返回一个分布式据集

所有Spark中的都是惰性的，也就是，并不会马上发生算。相反的，它只是住用到基据集上的些（Transformation）。而些（Transformation），只会在有一个动作（Action）发生，要求返回果动用，才真正行算。个设Spark更加有效率的运行。例如，我可以实，通map建一个据集，然后再用reduce，而只返回reduce的果driver，而不是整个大的据集。

spark提供的一个重要操作是Caching。你cache一个分布式据集，每个点会存据集的所有片，并在存中算，并在其它操作中重用。会使得后的算更加的快速（通常是10倍），存是spark中一个构造迭代算法的工具，也可以在解器中交互使用。

下面的表格列出目前支持的和动作：

（Transformations）

Transformation	Meaning
map(func)	返回一个新的分布式据集，由每个原元素经func函后成
filter(func)	返回一个新的据集，由经func函后返回值true的原元素成
flatMap(func)	类似于map，但是每一个输入元素，会被映射0到多个输出元素（因此，func函的返回值是一个Seq，而不是一元素）
sample(withReplacement,frac,seed)	根据定的随机种子seed，随机抽样出量frac的据
union(otherDataset)	返回一个新的据集，由原据集和参联合而成
groupByKey([numTasks])	在一个由（K,V）成的据集上用，返回一个（K，Seq[V])的据集。注意：默情况下，使用8个并行任务行分，你可以入numTask可参，根据据量设置不同目的Task （groupByKey和filter合，可以实类似Hadoop中的Reduce功能）
reduceByKey(func, [numTasks])	在一个（K，V)的据集上使用，返回一个（K，V）的据集，key相同的值，都被使用指定的reduce函聚合到一起。和groupbykey类似，任务的个是可以通第二个可参配置的。
join(otherDataset, [numTasks])	在类型（K,V)和（K,W)类型的据集上用，返回一个（K,(V,W))，每个key中的所有元素都在一起的据集
groupWith(otherDataset, [numTasks])	在类型（K,V)和(K,W)类型的据集上用，返回一个据集，成元素（K, Seq[V], Seq[W]) Tuples。个操作在其它框架，CoGroup
cartesian(otherDataset)	笛卡尔。但在据集T和U上用，返回一个(T，U）的据集，所有元素交互行笛卡尔。
sortByKey([ascendingOrder])	在类型( K, V )的据集上用，返回以K行排序的（K，V）据集。升序或者降序由boolean型的ascendingOrder参决定（类似于Hadoop的Map-Reduce中间段的Sort，按Key行排序）

Actions（动作）

Action	Meaning
reduce(func)	通函func聚集据集中的所有元素。Func函接受2个参，返回一个值。个函必是联性的，确保可以被正确的并发行
collect()	在Driver的程序中，以的形式，返回据集的所有元素。通常会在使用filter或者其它操作后，返回一个足够小的据子集再使用，直接整个RDD集Collect返回，很可能会Driver程序OOM
count()	返回据集的元素个
take(n)	返回一个，由据集的前n个元素成。注意，个操作目前并非在多个点上，并行行，而是Driver程序所在机器，机算所有的元素 (Gateway的存力会增大，需要慎使用）
first()	返回据集的第一个元素（类似于take（1））
saveAsTextFile(path)	据集的元素，以textfile的形式，保存到本地文件系统，hdfs或者任何其它hadoop支持的文件系统。Spark会用每个元素的toString方法，并它文件中的一行文本
saveAsSequenceFile(path)	据集的元素，以sequencefile的格式，保存到指定的目下，本地系统，hdfs或者任何其它hadoop支持的文件系统。RDD的元素必由key-value成，并都实了Hadoop的Writable接口，或式可以Writable（Spark包括了基本类型的，例如Int，Double，String等等）
foreach(func)	在据集的每一个元素上，运行函func。通常用于更新一个累加器变量，或者和外部存系统做交互

存

用RDD的cache()方法，可以它在第一次算后，果保持存在存。据集的不同部分，会被存在算它的不同的集群点上，后的据集使用更快。存是有容功能的，如果任一分的RDD据失了，它会被使用原建它的，再算一次（不需要全部重新算，只算失的分）

Shared Variables

共享变量

一般，一个函被递Spark操作（例如map和reduce），通常是在集群点上运行，在函中使用到的所有变量，都做分拷贝，供函操作，而不会互相影响。些变量会被拷贝到每一台机器，而在程机器上，在变量的所有更新，都不会被播回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

广播变量允程序保留一个只的变量，存在每一台机器上，而非每个任务保存一份拷贝。他可以使用，例如，每个点一个大的输入据集，以一种高效的方式。Spark也会，使用一种高效的广播算法，减少沟通的耗。

广播变量是从变量V建的，通用SparkContext.broadcast(v)方法。个广播变量是一个v的分装器，它的只可以通用value方法得。如下的解器模块展示了如何用：

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)

在广播变量被建后，它能在集群运行的任何函上，被取代v值行用，从而v值不需要被再次递到些点上。另外，象v不能在被广播后修改，是只的，从而保所有点的变量，收到的都是一模一样的。

累加器

累加器是只能通合操作“加”起的变量，可以高效的被并行支持。他可以用实器（如同MapReduce中）和求和。Spark原生就支持Int和Double类型的器，程序可以添加新的类型。

一个器，可以通用SparkContext.accumulator(V)方法建。运行在集群上的任务，可以使用+=加值。然而，它不能取器的值。Driver程序需要取值的候，它可以使用.value方法。

如下的解器，展示了如何利用累加器，一个里面的所有元素相加

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

巴特西

【译】Spark官方文档——编程指南