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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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自由切换不同的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。
我要评论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。
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。
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
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