- Spark的逻辑处理流程主要分为四个部分：
- 数据源：可以是hdfs、分布式kv数据（Hbase）、本地文件等等
- 数据模型：RDD（分布式弹性数据集）是Spark的核心概念，即输入、输出、中间数据抽象表示为统一的数据模型
- 数据操作：主要分为transformation和action两种操作
- 处理数据的计算结果：以文件形式存储到hdfs文件系统或者计算结果汇集到driver端
- RDD是如何生成的？
Spark对程序中的每一个数据进行操作，比如transformation操作（map）就会生成新的rdd，对于复杂的操作（join）则会生成多个rdd
- 新的RDD分区数量是如何得到的？
用户和parent RDD两者共同决定新的RDD分区数量，比如用户可以通过repartion()和coalesce()决定新的RDD分区的个数；如果用户没有决定RDD的个数，那么新的RDD的个数由parent RDD分区个数的最大值决定
- 新的RDD和parent RDD之间的依赖关系有哪些？
根据新的RDD是否完全依赖parent RDD的一个或者多个分区可以定义新的RDD和parent RDD之间是宽依赖还是窄依赖。宽依赖关心仅仅依赖parent RDD分区中的某个部分而非全部，而窄依赖则依赖parent RDD分区中的整个部分。
- 为什么要划分RDD之间的依赖关系？
Spark会根据依赖关系把一个作业job划分为多个阶段stage，对于宽依赖和窄依赖而言，窄依赖对于作业的优化很有利，如果连续的变换操作序列都是窄依赖，就可以把很多个 fork/join 合并为一个，通过这种合并，不但减少了大量的全局路障（Barrier），而且无需保存很多中间结果RDD，这样可以极大地提升性能。
- Spark的三种分区方法
- 水平划分：一般针对输入数据采用这种分区办法，比如hdfs会对数据进行水平划分，按照128M的大小将数据划分为不同的分区
- Hash划分：使用record的hash值来对数据进行划分
- Range划分：根据元素的大小按照一定的区间进行分区
- 常用的数据操作
transformation和action