一、Spark简介
  Spark是什么？ApacheSpark是一个所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一。
  Spark在整个大数据系统中处于中间偏上层的地位，对hadoop起到了补充作用：
  第一步分割任务。首先我们需要有一个fork类来把大任务分割成子任务，有可能子任务还是很大，所以还需要不停的分割，直到分割出的子任务足够小。
  第二步执行任务并合并结果。分割的子任务分别放在双端队列里，然后几个启动线程分别从双端队列里获取任务执行。子任务执行完的结果都统一放在一个队列里，启动一个线程从队列里拿数据，然后合并这些数据。
  二、核心概念
  1、RDD(ResilientDistributedDataset)弹性分布数据集介绍
  弹性分布式数据集（基于Matei的研究论文）或RDD是Spark框架中的核心概念。可以将RDD视作数据库中的一张表。其中可以保存任何类型的数据。Spark将数据存储在不同分区上的RDD之中。
  RDD可以帮助重新安排计算并优化数据处理过程。
  此外，它还具有容错性，因为RDD知道如何重新创建和重新计算数据集。
  RDD是不可变的。你可以用变换（Transformation）修改RDD，但是这个变换所返回的是一个全新的RDD，而原有的RDD仍然保持不变。
  2、RDD支持两种类型的操作：
  变换（Transformation）
  行动（Action）
  变换：变换的返回值是一个新的RDD集合，而不是单个值。调用一个变换方法，不会有任何求值计算，它只获取一个RDD作为参数，然后返回一个新的RDD。变换函数包括：map，filter，flatMap，groupByKey，reduceByKey，aggregateByKey，pipe和coalesce。
  行动：行动操作计算并返回一个新的值。当在一个RDD对象上调用行动函数时，会在这一时刻计算全部的数据处理查询并返回结果值。
  行动操作包括：reduce，collect，count，first，take，countByKey以及foreach。
  共享变量（Sharedvarialbes）
  广播变量（Broadcastvariables）
  累加器（Accumulators）
  3、Master/Worker/Driver/Executor
  Master：接受Worker的注册请求，统筹记录所有Worker的CPU、Memory等资源，并跟踪Worker结点的活动状态；接受Driver中App的注册请求(这个请求由Driver端的Client发出)，为App在Worker上分配CPU、Memory资源，生成后台Executor进程；之后跟踪Executor和App的活动状态。
  Worker：负责接收Master的指示，为App创建Executor进程。Worker在Master和Executor之间起着桥梁作用，实际不会参与计算工作。
  Driver：负责用户侧逻辑处理。
  Executor：负责计算，接受并执行由App划分的Task任务，并将结果缓存在本地内存或磁盘。
  4、Spark部署
  关于Spark的部署网上相关资料很多，这里进行归纳整理
  5、部署环境
  Ubuntu14.04LTS
  Hadoop:2.7.0
  JavaJDK1.8
  Spark1.6.1
  Scala2.11.8
  6、Hadoop安装
  由于Spark会利用HDFS和YARN，所以需要提前配置Hadoop。
  三、Spark安装
  在安装好Hadoop的基础上，搭建Spark，参考Spark搭建开发环境必备课程
  scala安装
  Scala作为编写Spark的源生语言，更新速度和支持情况肯定是最好的，而另一方面Scala本身语言中对于面向对象和函数式编程两种思想的糅合，使得该语言具有很多炫酷的语法糖，所以在使用Spark的过程中我采用了Scala语言进行开发。
  Scala最终编译成字节码需要运行在JVM中，所以需要依托于jdk，需要部署jdk
  Eclipse作为一款开发Java的IDE神器，在Scala中当然也可以使用，有两种方式:
  oEclipse->Help->InstallNewSoftware安装ScalaPlugins
  下载官网已经提供的集成好的ScalaIDE
  基于以上两步已经可以进行Scala开发，需要用到Scala自带的SBT编译的同学可以装下Scala官网下载地址，本人一直使用Maven进行包管理就延续Maven的使用
  简单示例：WordCount（SparkScala）
  开发IDE：EclipseScala
  包管理：Maven
  开发语言：Scala
  创建Maven项目：
  1、跳过archetype项目模板的选择
  2、下载模板pom.xml
  3、对maven项目添加Scala属性：Rightclickonproject->configure->AddScalaNature.
  4、调整下Scala编译器的版本，与Spark版本对应：Rightclickonproject->Gotoproperties->Scalacompiler->updateScalainstallationversionto2.10.5
  5、从BuildPath中移除ScalaLibrary（由于在Maven中添加了SparkCore的依赖项，而Spark是依赖于Scala的，Scala的jar包已经存在于MavenDependency中）：
  Rightclickontheproject->Buildpath->ConfigurebuildpathandremoveScalaLibraryContainer.
  6、添加package包com.spark.sample

  7、创建ObjectWordCount和SimpleCount。

  以上就是关于新手入门Spark实战部署的详细介绍，想要了解更多关于Spark的新闻资讯，请关注大讲台官网、微信等平台，大讲台IT职业在线学习教育平台为您提供权威的大数据Spark培训视频课程系统，通过大讲台金牌讲师在线录制的第一套自适应Spark在线视频课程系统，让你快速掌握Spark从入门到精通大数据开发实战技能。