最近工作用到Spark，这里记一些自己接触到的Spark基本概念和知识。
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名词
RDD：在高层，每个Spark应用包含一个driver程序，它运行用户的主函数，在集群上执行不同的并行作业。Spark中提供的主要抽象是弹性分布式数据集（resilient distributed dataset, RDD），它是分布在集群节点中的已分区的元素集合，可以被并行处理。RDD从Hadoop文件系统中的文件创建，或者从驱动程序中已有的Scala集创建。用户也可以要求Spark将RDD持久化在内存中，允许它在并行操作中被高效地复用。最后，RDD可以从节点故障中自动恢复。
Spark SQL：一个用于处理结构化数据的Spark模块。和RDD API不同，Spark SQL提供的接口会提供给Spark关于数据的结构和计算的更多信息。在内部，Spark SQL使用额外的信息来执行额外优化。有许多方式可以与Spark SQL交互，包含SQL和Dataset API。在进行计算时，无论使用哪种API/编程语言，都会使用相同的执行引擎。这意味着开发者可以基于数据变换的需要来*切换不同的API。
Dataset：Dataset是分布式的数据集合。Dataset是Spark 1.6中新加入的接口，提供了RDD的优势（强类型化，应用lambda函数的能力），也提供了Spark SQL的优化执行引擎的优势。Dataset可以由JVM对象构造，然后通过函数变换（map, flatMap, filter等）来操纵。Dataset API在Scala和Java中可用。Python不支持Dataset API，但是由于Python的动态性，已经可以享受许多Dataset API的好处。（例如你可以通过row.columnName的方式自然地访问行中的字段）。R语言的情形与之类似。
DataFrame：DataFrame是一种有列名的Dataset。它在概念上等于关系数据库中的表或者R/Python中的数据帧，但是在底层有更多的优化。DataFrame可以从一个多重源构造，比如：结构化数据文件、Hive中的表、外部数据库或者既有的RDD。DataFrame API在Scala、Java、Python和R中可用。在Scala和Java，DataFrame被表示为多行Dataset。在Scala API中，Dataframe可以简单地表示为Dataset[Row]。而在Java API中，用户需要使用Dataset<Row>来表示Dataframe。
TempView：createOrReplaceTempView方法会创建（如果已存在同名视图的话，则替换）一个惰性计算视图，你可以将这个视图视作hive表来使用。除非你将Dataset缓存，否则它不会持久化到内存中。可以使用spark.catalog.dropTempView("tempViewName")来删除视图。
Caching and Persistence：缓存或持久化是Spark计算的优化技术。 它们有助于保存临时部分结果，以便可以在后续阶段重复使用。 因此，RDD的这些中间结果保存在内存（默认）或固态存储（如磁盘和/或复制）中。
SparkSession：Spark SQL的入口点。在开发Spark SQL应用时，这是首先要创建的对象之一。
你可以使用SparkSession.builder方法来创建SparkSession。
import org.apache.spark.sql.SparkSession
val spark = SparkSession.builder
.appName("My Spark Application") // optional and will be autogenerated if not specified
.master("local[*]") // only for demo and testing purposes, use spark-submit instead
.enableHiveSupport() // self-explanatory, isn't it?
.config("spark.sql.warehouse.dir", "target/spark-warehouse")
.withExtensions { extensions =>
extensions.injectResolutionRule { session =>
...
}
extensions.injectOptimizerRule { session =>
...
}
}
.getOrCreate
一旦被创建，SparkSession会允许你创建Dataframe（基于RDD或一个Scala Seq等），创建Dataset，方为Saprk SQL服务(例如ExperimentalMethods, ExecutionListenerManager, UDFRegistration)，运行SQL查询，载入表以及访问DataFrameReader接口以载入选定格式的Dataset。
你的单个应用中可以有多个SparkSession。常见的用例是让每个SparkSession保持关系实体在逻辑上分离。
模块
SparkContext: Spark功能的主入口。
RDD: 弹性分布式数据集，见上文。
Broadcast: 可以在task间复用的广播变量。
Accumulator: 只允许增加值的共享变量。
SparkConf: 配置Spark用。
SparkFiles: 访问由作业载入的文件。
StorageLevel: 缓存持久化的级别。
TaskContext: 当前运行的作业的信息（实验性）。
RDDBarrier: 用屏障包装RDD以实现屏障执行。
BarrierTaskContext: 为屏障执行提供额外信息和工具的TaskContext.
BarrierTaskInfo: 与屏障作业有关的信息。
类
pyspark.sql.SparkSession: Dataframe和Spark SQL功能的主入口点。
pyspark.sql.DataFrame: 按列名分组的分布式数据集合，见上文。
pyspark.sql.Column: Dataframe中的列表达式。
pyspark.sql.Row: Dataframe中的行。
pyspark.sql.GroupedData: 聚合方法, 由 DataFrame.groupBy()返回.
pyspark.sql.DataFrameNaFunctions: 处理丢失数据（null值）的方法。
pyspark.sql.DataFrameStatFunctions: 静态功能方法。
pyspark.sql.functions: 对Dataframe可用的内建函数。
pyspark.sql.types: 可用的数据类型列表、
pyspark.sql.Window: 用于使用Window函数
参考：