Spark吐血整理，学习与面试收藏这篇就够了！

Posted 2021-09-11 过往记忆

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Spark吐血整理，学习与面试收藏这篇就够了！相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

本文目录：

一、Spark 基础
二、Spark Core
三、Spark SQL
四、Spark Streaming
五、Structured Streaming
六、Spark 两种核心 Shuffle
七、Spark 底层执行原理
八、Spark 数据倾斜
九、Spark 性能调优
十、Spark 故障排除
十一、Spark大厂面试真题

Spark涉及的知识点如下图所示，本文将逐一讲解：

本文档参考了关于 Spark 的众多资料整理而成，为了整洁的排版及舒适的阅读，对于模糊不清晰的图片及黑白图片进行重新绘制成了高清彩图。

一、Spark 基础

1. 激动人心的 Spark 发展史

大数据、人工智能( Artificial Intelligence )像当年的石油、电力一样，正以前所未有的广度和深度影响所有的行业，现在及未来公司的核心壁垒是数据，核心竞争力来自基于大数据的人工智能的竞争。

Spark 是当今大数据领域最活跃、最热门、最高效的大数据通用计算平台之一。

2009 年诞生于美国加州大学伯克利分校 AMP 实验室；
2010 年通过 BSD 许可协议开源发布；
2013 年捐赠给 Apache 软件基金会并切换开源协议到切换许可协议至 Apache2.0；
2014 年 2 月，Spark 成为 Apache 的顶级项目；
2014 年 11 月, Spark 的母公司 Databricks 团队使用 Spark 刷新数据排序世界记录。

Spark 成功构建起了一体化、多元化的大数据处理体系。在任何规模的数据计算中， Spark 在性能和扩展性上都更具优势。

Hadoop 之父 Doug Cutting 指出：Use of MapReduce engine for Big Data projects will decline, replaced by Apache Spark (大数据项目的 MapReduce 引擎的使用将下降，由 Apache Spark 取代)。
Hadoop 商业发行版本的市场领导者 Cloudera 、HortonWorks 、MapR 纷纷转投 Spark,并把 Spark 作为大数据解决方案的首选和核心计算引擎。

2014 年的 Benchmark 测试中， Spark 秒杀 Hadoop ，在使用十分之一计算资源的情况下，相同数据的排序上， Spark 比 MapReduce 快 3 倍！在没有官方 PB 排序对比的情况下，首次将 Spark 推到了 IPB 数据(十万亿条记录) 的排序，在使用 190 个节点的情况下，工作负载在 4 小时内完成，同样远超雅虎之前使用 3800 台主机耗时 16 个小时的记录。

在 FullStack 理想的指引下，Spark 中的 Spark SQL 、SparkStreaming 、MLLib 、GraphX 、R 五大子框架和库之间可以无缝地共享数据和操作，这不仅打造了 Spark 在当今大数据计算领域其他计算框架都无可匹敌的优势，而且使得 Spark 正在加速成为大数据处理中心首选通用计算平台。

2. Spark 为什么会流行

原因 1：优秀的数据模型和丰富计算抽象

Spark 产生之前，已经有 MapReduce 这类非常成熟的计算系统存在了，并提供了高层次的 API(map/reduce)，把计算运行在集群中并提供容错能力，从而实现分布式计算。

虽然 MapReduce 提供了对数据访问和计算的抽象，但是对于数据的复用就是简单的将中间数据写到一个稳定的文件系统中(例如 HDFS)，所以会产生数据的复制备份，磁盘的 I/O 以及数据的序列化，所以在遇到需要在多个计算之间复用中间结果的操作时效率就会非常的低。而这类操作是非常常见的，例如迭代式计算，交互式数据挖掘，图计算等。

认识到这个问题后，学术界的 AMPLab 提出了一个新的模型，叫做 RDD。RDD 是一个可以容错且并行的数据结构(其实可以理解成分布式的集合，操作起来和操作本地集合一样简单)，它可以让用户显式的将中间结果数据集保存在内存中，并且通过控制数据集的分区来达到数据存放处理最优化.同时 RDD 也提供了丰富的 API (map、reduce、filter、foreach、redeceByKey...)来操作数据集。后来 RDD 被 AMPLab 在一个叫做 Spark 的框架中提供并开源。

简而言之，Spark 借鉴了 MapReduce 思想发展而来，保留了其分布式并行计算的优点并改进了其明显的缺陷。让中间数据存储在内存中提高了运行速度、并提供丰富的操作数据的 API 提高了开发速度。

原因 2：完善的生态圈-fullstack目前，Spark 已经发展成为一个包含多个子项目的集合，其中包含 SparkSQL、Spark Streaming、GraphX、MLlib 等子项目。

Spark Core：实现了 Spark 的基本功能，包含 RDD、任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块。

Spark SQL：Spark 用来操作结构化数据的程序包。通过 Spark SQL，我们可以使用 SQL 操作数据。

Spark Streaming：Spark 提供的对实时数据进行流式计算的组件。提供了用来操作数据流的 API。

Spark MLlib：提供常见的机器学习(ML)功能的程序库。包括分类、回归、聚类、协同过滤等，还提供了模型评估、数据导入等额外的支持功能。

GraphX(图计算)：Spark 中用于图计算的 API，性能良好，拥有丰富的功能和运算符，能在海量数据上自如地运行复杂的图算法。

集群管理器：Spark 设计为可以高效地在一个计算节点到数千个计算节点之间伸缩计算。

Structured Streaming：处理结构化流,统一了离线和实时的 API。

3. Spark VS Hadoop

	Hadoop	Spark
类型	分布式基础平台, 包含计算, 存储, 调度	分布式计算工具
场景	大规模数据集上的批处理	迭代计算, 交互式计算, 流计算
价格	对机器要求低, 便宜	对内存有要求, 相对较贵
编程范式	Map+Reduce, API 较为底层, 算法适应性差	RDD 组成 DAG 有向无环图, API 较为顶层, 方便使用
数据存储结构	MapReduce 中间计算结果存在 HDFS 磁盘上, 延迟大	RDD 中间运算结果存在内存中 , 延迟小
运行方式	Task 以进程方式维护, 任务启动慢	Task 以线程方式维护, 任务启动快

???? 注意：
尽管 Spark 相对于 Hadoop 而言具有较大优势，但 Spark 并不能完全替代 Hadoop，Spark 主要用于替代 Hadoop 中的 MapReduce 计算模型。存储依然可以使用 HDFS，但是中间结果可以存放在内存中；调度可以使用 Spark 内置的，也可以使用更成熟的调度系统 YARN 等。
实际上，Spark 已经很好地融入了 Hadoop 生态圈，并成为其中的重要一员，它可以借助于 YARN 实现资源调度管理，借助于 HDFS 实现分布式存储。
此外，Hadoop 可以使用廉价的、异构的机器来做分布式存储与计算，但是，Spark 对硬件的要求稍高一些，对内存与 CPU 有一定的要求。

3. Spark 特点

与 Hadoop 的 MapReduce 相比，Spark 基于内存的运算要快 100 倍以上，基于硬盘的运算也要快 10 倍以上。Spark 实现了高效的 DAG 执行引擎，可以通过基于内存来高效处理数据流。

易用

Spark 支持 Java、Python、R 和 Scala 的 API，还支持超过 80 种高级算法，使用户可以快速构建不同的应用。而且 Spark 支持交互式的 Python 和 Scala 的 shell，可以非常方便地在这些 shell 中使用 Spark 集群来验证解决问题的方法。

通用

Spark 提供了统一的解决方案。Spark 可以用于批处理、交互式查询(Spark SQL)、实时流处理(Spark Streaming)、机器学习(Spark MLlib)和图计算(GraphX)。这些不同类型的处理都可以在同一个应用中无缝使用。Spark 统一的解决方案非常具有吸引力，毕竟任何公司都想用统一的平台去处理遇到的问题，减少开发和维护的人力成本和部署平台的物力成本。

兼容性

Spark 可以非常方便地与其他的开源产品进行融合。比如，Spark 可以使用 Hadoop 的 YARN 和 Apache Mesos 作为它的资源管理和调度器，并且可以处理所有 Hadoop 支持的数据，包括 HDFS、HBase 和 Cassandra 等。这对于已经部署 Hadoop 集群的用户特别重要，因为不需要做任何数据迁移就可以使用 Spark 的强大处理能力。Spark 也可以不依赖于第三方的资源管理和调度器，它实现了 Standalone 作为其内置的资源管理和调度框架，这样进一步降低了 Spark 的使用门槛，使得所有人都可以非常容易地部署和使用 Spark。此外，Spark 还提供了在 EC2 上部署 Standalone 的 Spark 集群的工具。

4. Spark 运行模式

local 本地模式(单机)--学习测试使用
分为 local 单线程和 local-cluster 多线程。
standalone 独立集群模式--学习测试使用
典型的 Mater/slave 模式。
standalone-HA 高可用模式--生产环境使用
基于 standalone 模式，使用 zk 搭建高可用，避免 Master 是有单点故障的。
on yarn 集群模式--生产环境使用
运行在 yarn 集群之上，由 yarn 负责资源管理，Spark 负责任务调度和计算。
好处：计算资源按需伸缩，集群利用率高，共享底层存储，避免数据跨集群迁移。
on mesos 集群模式--国内使用较少
运行在 mesos 资源管理器框架之上，由 mesos 负责资源管理，Spark 负责任务调度和计算。
on cloud 集群模式--中小公司未来会更多的使用云服务
比如 AWS 的 EC2，使用这个模式能很方便的访问 Amazon 的 S3。

二、Spark Core

1. RDD 详解

1) 为什么要有 RDD?

在许多迭代式算法(比如机器学习、图算法等)和交互式数据挖掘中，不同计算阶段之间会重用中间结果，即一个阶段的输出结果会作为下一个阶段的输入。但是，之前的 MapReduce 框架采用非循环式的数据流模型，把中间结果写入到 HDFS 中，带来了大量的数据复制、磁盘 IO 和序列化开销。且这些框架只能支持一些特定的计算模式(map/reduce)，并没有提供一种通用的数据抽象。

AMP 实验室发表的一篇关于 RDD 的论文:《Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing》就是为了解决这些问题的。

RDD 提供了一个抽象的数据模型，让我们不必担心底层数据的分布式特性，只需将具体的应用逻辑表达为一系列转换操作(函数)，不同 RDD 之间的转换操作之间还可以形成依赖关系，进而实现管道化，从而避免了中间结果的存储，大大降低了数据复制、磁盘 IO 和序列化开销，并且还提供了更多的 API(map/reduec/filter/groupBy...)。

2) RDD 是什么?

RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集，是 Spark 中最基本的数据抽象，代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。单词拆解：

Resilient ：它是弹性的，RDD 里面的中的数据可以保存在内存中或者磁盘里面；
Distributed ：它里面的元素是分布式存储的，可以用于分布式计算；
Dataset: 它是一个集合，可以存放很多元素。

3) RDD 主要属性

进入 RDD 的源码中看下：

RDD源码

在源码中可以看到有对 RDD 介绍的注释，我们来翻译下：

A list of partitions ：一组分片(Partition)/一个分区(Partition)列表，即数据集的基本组成单位。对于 RDD 来说，每个分片都会被一个计算任务处理，分片数决定并行度。用户可以在创建 RDD 时指定 RDD 的分片个数，如果没有指定，那么就会采用默认值。
A function for computing each split ：一个函数会被作用在每一个分区。Spark 中 RDD 的计算是以分片为单位的，compute 函数会被作用到每个分区上。
A list of dependencies on other RDDs ：一个 RDD 会依赖于其他多个 RDD。RDD 的每次转换都会生成一个新的 RDD，所以 RDD 之间就会形成类似于流水线一样的前后依赖关系。在部分分区数据丢失时，Spark 可以通过这个依赖关系重新计算丢失的分区数据，而不是对 RDD 的所有分区进行重新计算。(Spark 的容错机制)
Optionally, a Partitioner for key-value RDDs (e.g. to say that the RDD is hash-partitioned)：可选项，对于 KV 类型的 RDD 会有一个 Partitioner，即 RDD 的分区函数，默认为 HashPartitioner。
Optionally, a list of preferred locations to compute each split on (e.g. block locations for an HDFS file)：可选项,一个列表，存储存取每个 Partition 的优先位置(preferred location)。对于一个 HDFS 文件来说，这个列表保存的就是每个 Partition 所在的块的位置。按照"移动数据不如移动计算"的理念，Spark 在进行任务调度的时候，会尽可能选择那些存有数据的 worker 节点来进行任务计算。

总结

RDD 是一个数据集的表示，不仅表示了数据集，还表示了这个数据集从哪来，如何计算，主要属性包括：

分区列表
计算函数
依赖关系
分区函数(默认是 hash)
最佳位置

分区列表、分区函数、最佳位置，这三个属性其实说的就是数据集在哪，在哪计算更合适，如何分区；
计算函数、依赖关系，这两个属性其实说的是数据集怎么来的。

2. RDD-API

1) RDD 的创建方式

由外部存储系统的数据集创建，包括本地的文件系统，还有所有 Hadoop 支持的数据集，比如 HDFS、Cassandra、HBase 等：
val rdd1 = sc.textFile("hdfs://node1:8020/wordcount/input/words.txt")
通过已有的 RDD 经过算子转换生成新的 RDD：
val rdd2=rdd1.flatMap(_.split(" "))
由一个已经存在的 Scala 集合创建：
val rdd3 = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8))或者
val rdd4 = sc.makeRDD(List(1,2,3,4,5,6,7,8))

makeRDD 方法底层调用了 parallelize 方法：

RDD源码

2) RDD 的算子分类

RDD 的算子分为两类:

Transformation转换操作:返回一个新的 RDD
Action动作操作:返回值不是 RDD(无返回值或返回其他的)

❣️ 注意:
1、RDD 不实际存储真正要计算的数据，而是记录了数据的位置在哪里，数据的转换关系(调用了什么方法，传入什么函数)。
2、RDD 中的所有转换都是惰性求值/延迟执行的，也就是说并不会直接计算。只有当发生一个要求返回结果给 Driver 的 Action 动作时，这些转换才会真正运行。
3、之所以使用惰性求值/延迟执行，是因为这样可以在 Action 时对 RDD 操作形成 DAG 有向无环图进行 Stage 的划分和并行优化，这种设计让 Spark 更加有效率地运行。

3) Transformation 转换算子

转换算子	含义
map(func)	返回一个新的 RDD，该 RDD 由每一个输入元素经过 func 函数转换后组成
filter(func)	返回一个新的 RDD，该 RDD 由经过 func 函数计算后返回值为 true 的输入元素组成
flatMap(func)	类似于 map，但是每一个输入元素可以被映射为 0 或多个输出元素(所以 func 应该返回一个序列，而不是单一元素)
mapPartitions(func)	类似于 map，但独立地在 RDD 的每一个分片上运行，因此在类型为 T 的 RDD 上运行时，func 的函数类型必须是 Iterator[T] => Iterator[U]
mapPartitionsWithIndex(func)	类似于 mapPartitions，但 func 带有一个整数参数表示分片的索引值，因此在类型为 T 的 RDD 上运行时，func 的函数类型必须是(Int, Interator[T]) => Iterator[U]
sample(withReplacement, fraction, seed)	根据 fraction 指定的比例对数据进行采样，可以选择是否使用随机数进行替换，seed 用于指定随机数生成器种子
union(otherDataset)	对源 RDD 和参数 RDD 求并集后返回一个新的 RDD
interp(otherDataset)	对源 RDD 和参数 RDD 求交集后返回一个新的 RDD
distinct([numTasks]))	对源 RDD 进行去重后返回一个新的 RDD
groupByKey([numTasks])	在一个(K,V)的 RDD 上调用，返回一个(K, Iterator[V])的 RDD
reduceByKey(func, [numTasks])	在一个(K,V)的 RDD 上调用，返回一个(K,V)的 RDD，使用指定的 reduce 函数，将相同 key 的值聚合到一起，与 groupByKey 类似，reduce 任务的个数可以通过第二个可选的参数来设置
aggregateByKey(zeroValue)(seqOp, combOp, [numTasks])	对 PairRDD 中相同的 Key 值进行聚合操作，在聚合过程中同样使用了一个中立的初始值。和 aggregate 函数类似，aggregateByKey 返回值的类型不需要和 RDD 中 value 的类型一致
sortByKey([ascending], [numTasks])	在一个(K,V)的 RDD 上调用，K 必须实现 Ordered 接口，返回一个按照 key 进行排序的(K,V)的 RDD
sortBy(func,[ascending], [numTasks])	与 sortByKey 类似，但是更灵活
join(otherDataset, [numTasks])	在类型为(K,V)和(K,W)的 RDD 上调用，返回一个相同 key 对应的所有元素对在一起的(K,(V,W))的 RDD
cogroup(otherDataset, [numTasks])	在类型为(K,V)和(K,W)的 RDD 上调用，返回一个(K,(Iterable,Iterable))类型的 RDD
cartesian(otherDataset)	笛卡尔积
pipe(command, [envVars])	对 rdd 进行管道操作
coalesce(numPartitions)	减少 RDD 的分区数到指定值。在过滤大量数据之后，可以执行此操作
repartition(numPartitions)	重新给 RDD 分区

4) Action 动作算子

动作算子	含义
reduce(func)	通过 func 函数聚集 RDD 中的所有元素，这个功能必须是可交换且可并联的
collect()	在驱动程序中，以数组的形式返回数据集的所有元素
count()	返回 RDD 的元素个数
first()	返回 RDD 的第一个元素(类似于 take(1))
take(n)	返回一个由数据集的前 n 个元素组成的数组
takeSample(withReplacement,num, [seed])	返回一个数组，该数组由从数据集中随机采样的 num 个元素组成，可以选择是否用随机数替换不足的部分，seed 用于指定随机数生成器种子
takeOrdered(n, [ordering])	返回自然顺序或者自定义顺序的前 n 个元素
saveAsTextFile(path)	将数据集的元素以 textfile 的形式保存到 HDFS 文件系统或者其他支持的文件系统，对于每个元素，Spark 将会调用 toString 方法，将它装换为文件中的文本
saveAsSequenceFile(path)	将数据集中的元素以 Hadoop sequencefile 的格式保存到指定的目录下，可以使 HDFS 或者其他 Hadoop 支持的文件系统
saveAsObjectFile(path)	将数据集的元素，以 Java 序列化的方式保存到指定的目录下
countByKey()	针对(K,V)类型的 RDD，返回一个(K,Int)的 map，表示每一个 key 对应的元素个数
foreach(func)	在数据集的每一个元素上，运行函数 func 进行更新
foreachPartition(func)	在数据集的每一个分区上，运行函数 func

统计操作：

算子	含义
count	个数
mean	均值
sum	求和
max	最大值
min	最小值
variance	方差
sampleVariance	从采样中计算方差
stdev	标准差:衡量数据的离散程度
sampleStdev	采样的标准差
stats	查看统计结果

4) RDD 算子练习

需求：

给定一个键值对 RDD：

val rdd = sc.parallelize(Array(("spark",2),("hadoop",6),("hadoop",4),("spark",6)))

key 表示图书名称，value 表示某天图书销量

请计算每个键对应的平均值，也就是计算每种图书的每天平均销量。

最终结果:("spark",4),("hadoop",5)。

答案 1：

val rdd = sc.parallelize(Array(("spark",2),("hadoop",6),("hadoop",4),("spark",6)))
val rdd2 = rdd.groupByKey()
rdd2.collect
//Array[(String, Iterable[Int])] = Array((spark,CompactBuffer(2, 6)), (hadoop,CompactBuffer(6, 4)))
rdd2.mapValues(v=>v.sum/v.size).collect
Array[(String, Int)] = Array((spark,4), (hadoop,5))

答案 2：

val rdd = sc.parallelize(Array(("spark",2),("hadoop",6),("hadoop",4),("spark",6)))
val rdd2 = rdd.groupByKey()
rdd2.collect
//Array[(String, Iterable[Int])] = Array((spark,CompactBuffer(2, 6)), (hadoop,CompactBuffer(6, 4)))

val rdd3 = rdd2.map(t=>(t._1,t._2.sum /t._2.size))
rdd3.collect
//Array[(String, Int)] = Array((spark,4), (hadoop,5))

3. RDD 的持久化/缓存

在实际开发中某些 RDD 的计算或转换可能会比较耗费时间，如果这些 RDD 后续还会频繁的被使用到，那么可以将这些 RDD 进行持久化/缓存，这样下次再使用到的时候就不用再重新计算了，提高了程序运行的效率。

val rdd1 = sc.textFile("hdfs://node01:8020/words.txt")
val rdd2 = rdd1.flatMap(x=>x.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_)
rdd2.cache //缓存/持久化
rdd2.sortBy(_._2,false).collect//触发action,会去读取HDFS的文件,rdd2会真正执行持久化
rdd2.sortBy(_._2,false).collect//触发action,会去读缓存中的数据,执行速度会比之前快,因为rdd2已经持久化到内存中了

持久化/缓存 API 详解

ersist 方法和 cache 方法

RDD 通过 persist 或 cache 方法可以将前面的计算结果缓存，但是并不是这两个方法被调用时立即缓存，而是触发后面的 action 时，该 RDD 将会被缓存在计算节点的内存中，并供后面重用。
通过查看 RDD 的源码发现 cache 最终也是调用了 persist 无参方法(默认存储只存在内存中)：

RDD源码

存储级别

默认的存储级别都是仅在内存存储一份，Spark 的存储级别还有好多种，存储级别在 object StorageLevel 中定义的。

持久化级别	说明
MORY_ONLY(默认)	将 RDD 以非序列化的 Java 对象存储在 JVM 中。如果没有足够的内存存储 RDD，则某些分区将不会被缓存，每次需要时都会重新计算。这是默认级别
MORY_AND_DISK(开发中可以使用这个)	将 RDD 以非序列化的 Java 对象存储在 JVM 中。如果数据在内存中放不下，则溢写到磁盘上．需要时则会从磁盘上读取
MEMORY_ONLY_SER (Java and Scala)	将 RDD 以序列化的 Java 对象(每个分区一个字节数组)的方式存储．这通常比非序列化对象(deserialized objects)更具空间效率，特别是在使用快速序列化的情况下，但是这种方式读取数据会消耗更多的 CPU
MEMORY_AND_DISK_SER (Java and Scala)	与 MEMORY_ONLY_SER 类似，但如果数据在内存中放不下，则溢写到磁盘上，而不是每次需要重新计算它们
DISK_ONLY	将 RDD 分区存储在磁盘上
MEMORY_ONLY_2, MEMORY_AND_DISK_2 等	与上面的储存级别相同，只不过将持久化数据存为两份，备份每个分区存储在两个集群节点上
OFF_HEAP(实验中)	与 MEMORY_ONLY_SER 类似，但将数据存储在堆外内存中。(即不是直接存储在 JVM 内存中)

总结：

RDD 持久化/缓存的目的是为了提高后续操作的速度
缓存的级别有很多，默认只存在内存中,开发中使用 memory_and_disk
只有执行 action 操作的时候才会真正将 RDD 数据进行持久化/缓存
实际开发中如果某一个 RDD 后续会被频繁的使用，可以将该 RDD 进行持久化/缓存

4. RDD 容错机制 Checkpoint

持久化的局限：

持久化/缓存可以把数据放在内存中，虽然是快速的，但是也是最不可靠的；也可以把数据放在磁盘上，也不是完全可靠的！例如磁盘会损坏等。

问题解决：

Checkpoint 的产生就是为了更加可靠的数据持久化，在 Checkpoint 的时候一般把数据放在在 HDFS 上，这就天然的借助了 HDFS 天生的高容错、高可靠来实现数据最大程度上的安全，实现了 RDD 的容错和高可用。

用法：

SparkContext.setCheckpointDir("目录") //HDFS的目录

RDD.checkpoint

总结：
开发中如何保证数据的安全性性及读取效率：可以对频繁使用且重要的数据，先做缓存/持久化，再做 checkpint 操作。
持久化和 Checkpoint 的区别：

位置：Persist 和 Cache 只能保存在本地的磁盘和内存中(或者堆外内存--实验中) Checkpoint 可以保存数据到 HDFS 这类可靠的存储上。
生命周期：Cache 和 Persist 的 RDD 会在程序结束后会被清除或者手动调用 unpersist 方法 Checkpoint 的 RDD 在程序结束后依然存在，不会被删除。

5. RDD 依赖关系

1) 宽窄依赖

两种依赖关系类型：RDD 和它依赖的父 RDD 的关系有两种不同的类型，即宽依赖(wide dependency/shuffle dependency)窄依赖(narrow dependency)

图解：

宽窄依赖

如何区分宽窄依赖：

窄依赖:父 RDD 的一个分区只会被子 RDD 的一个分区依赖；
宽依赖:父 RDD 的一个分区会被子 RDD 的多个分区依赖(涉及到 shuffle)。

2) 为什么要设计宽窄依赖

对于窄依赖：

窄依赖的多个分区可以并行计算；
窄依赖的一个分区的数据如果丢失只需要重新计算对应的分区的数据就可以了。

对于宽依赖：

划分 Stage(阶段)的依据:对于宽依赖,必须等到上一阶段计算完成才能计算下一阶段。

6. DAG 的生成和划分 Stage

1) DAG 介绍

DAG 是什么：

DAG(Directed Acyclic Graph 有向无环图)指的是数据转换执行的过程，有方向，无闭环(其实就是 RDD 执行的流程)；
原始的 RDD 通过一系列的转换操作就形成了 DAG 有向无环图，任务执行时，可以按照 DAG 的描述，执行真正的计算(数据被操作的一个过程)。

DAG 的边界

开始:通过 SparkContext 创建的 RDD；
结束:触发 Action，一旦触发 Action 就形成了一个完整的 DAG。

2) DAG 划分 Stage

DAG划分Stage

一个 Spark 程序可以有多个 DAG(有几个 Action，就有几个 DAG，上图最后只有一个 Action（图中未表现）,那么就是一个 DAG)。

一个 DAG 可以有多个 Stage(根据宽依赖/shuffle 进行划分)。

同一个 Stage 可以有多个 Task 并行执行(task 数=分区数，如上图，Stage1 中有三个分区 P1、P2、P3，对应的也有三个 Task)。

可以看到这个 DAG 中只 reduceByKey 操作是一个宽依赖，Spark 内核会以此为边界将其前后划分成不同的 Stage。

同时我们可以注意到，在图中 Stage1 中，从 textFile 到 flatMap 到 map 都是窄依赖，这几步操作可以形成一个流水线操作，通过 flatMap 操作生成的 partition 可以不用等待整个 RDD 计算结束，而是继续进行 map 操作，这样大大提高了计算的效率。

为什么要划分 Stage? --并行计算

一个复杂的业务逻辑如果有 shuffle，那么就意味着前面阶段产生结果后，才能执行下一个阶段，即下一个阶段的计算要依赖上一个阶段的数据。那么我们按照 shuffle 进行划分(也就是按照宽依赖就行划分)，就可以将一个 DAG 划分成多个 Stage/阶段，在同一个 Stage 中，会有多个算子操作，可以形成一个 pipeline 流水线，流水线内的多个平行的分区可以并行执行。

如何划分 DAG 的 stage？

对于窄依赖，partition 的转换处理在 stage 中完成计算，不划分(将窄依赖尽量放在在同一个 stage 中，可以实现流水线计算)。

对于宽依赖，由于有 shuffle 的存在，只能在父 RDD 处理完成后，才能开始接下来的计算，也就是说需要要划分 stage。

总结：

Spark 会根据 shuffle/宽依赖使用回溯算法来对 DAG 进行 Stage 划分，从后往前，遇到宽依赖就断开，遇到窄依赖就把当前的 RDD 加入到当前的 stage/阶段中

具体的划分算法请参见 AMP 实验室发表的论文：《Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing》
http://xueshu.baidu.com/usercenter/paper/show?paperid=b33564e60f0a7e7a1889a9da10963461&site=xueshu_se

7. RDD 累加器和广播变量

在默认情况下，当 Spark 在集群的多个不同节点的多个任务上并行运行一个函数时，它会把函数中涉及到的每个变量，在每个任务上都生成一个副本。但是，有时候需要在多个任务之间共享变量，或者在任务(Task)和任务控制节点(Driver Program)之间共享变量。

为了满足这种需求，Spark 提供了两种类型的变量：

累加器 accumulators：累加器支持在所有不同节点之间进行累加计算(比如计数或者求和)。
广播变量 broadcast variables：广播变量用来把变量在所有节点的内存之间进行共享，在每个机器上缓存一个只读的变量，而不是为机器上的每个任务都生成一个副本。

1) 累加器

1. 不使用累加器

var counter = 0
val data = Seq(1, 2, 3)
data.foreach(x => counter += x)
println("Counter value: "+ counter)

运行结果：

Counter value: 6

如果我们将 data 转换成 RDD，再来重新计算：

var counter = 0
val data = Seq(1, 2, 3)
var rdd = sc.parallelize(data)
rdd.foreach(x => counter += x)
println("Counter value: "+ counter)

运行结果：

Counter value: 0

2. 使用累加器

通常在向 Spark 传递函数时，比如使用 map() 函数或者用 filter() 传条件时，可以使用驱动器程序中定义的变量，但是集群中运行的每个任务都会得到这些变量的一份新的副本，更新这些副本的值也不会影响驱动器中的对应变量。这时使用累加器就可以实现我们想要的效果:

val xx: Accumulator[Int] = sc.accumulator(0)

3. 代码示例：

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{Accumulator, SparkConf, SparkContext}

object AccumulatorTest {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("wc").setMaster("local[*]")
    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)
    sc.setLogLevel("WARN")

    //使用scala集合完成累加
    var counter1: Int = 0;
    var data = Seq(1,2,3)
    data.foreach(x => counter1 += x )
    println(counter1)//6

    println("+++++++++++++++++++++++++")

    //使用RDD进行累加
    var counter2: Int = 0;
    val dataRDD: RDD[Int] = sc.parallelize(data) //分布式集合的[1,2,3]
    dataRDD.foreach(x => counter2 += x)
    println(counter2)//0
    //注意：上面的RDD操作运行结果是0
    //因为foreach中的函数是传递给Worker中的Executor执行,用到了counter2变量
    //而counter2变量在Driver端定义的,在传递给Executor的时候,各个Executor都有了一份counter2
    //最后各个Executor将各自个x加到自己的counter2上面了,和Driver端的counter2没有关系

    //那这个问题得解决啊!不能因为使用了Spark连累加都做不了了啊!
    //如果解决?---使用累加器
    val counter3: Accumulator[Int] = sc.accumulator(0)
    dataRDD.foreach(x => counter3 += x)
    println(counter3)//6
  }
}

2) 广播变量

1. 不使用广播变量

2. 使用广播变量

3. 代码示例：

关键词：sc.broadcast()

import org.apache.spark.broadcast.Broadcast
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object BroadcastVariablesTest {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("wc").setMaster("local[*]")
    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)
    sc.setLogLevel("WARN")

    //不使用广播变量
    val kvFruit: RDD[(Int, String)] = sc.parallelize(List((1,"apple"),(2,"orange"),(3,"banana"),(4,"grape")))
    val fruitMap: collection.Map[Int, String] =kvFruit.collectAsMap
    //scala.collection.Map[Int,String] = Map(2 -> orange, 4 -> grape, 1 -> apple, 3 -> banana)
    val fruitIds: RDD[Int] = sc.parallelize(List(2,4,1,3))
    //根据水果编号取水果名称
    val fruitNames: RDD[String] = fruitIds.map(x=>fruitMap(x))
    fruitNames.foreach(println)
    //注意:以上代码看似一点问题没有,但是考虑到数据量如果较大,且Task数较多,
    //那么会导致,被各个Task共用到的fruitMap会被多次传输
    //应该要减少fruitMap的传输,一台机器上一个,被该台机器中的Task共用即可
    //如何做到?---使用广播变量
    //注意:广播变量的值不能被修改,如需修改可以将数据存到外部数据源,如mysql、Redis
    println("=====================")
    val BroadcastFruitMap: Broadcast[collection.Map[Int, String]] = sc.broadcast(fruitMap)
    val fruitNames2: RDD[String] = fruitIds.map(x=>BroadcastFruitMap.value(x))
    fruitNames2.foreach(println)

  }
}

三、Spark SQL

1. 数据分析方式

1) 命令式

在前面的 RDD 部分, 非常明显可以感觉的到是命令式的, 主要特征是通过一个算子, 可以得到一个结果, 通过结果再进行后续计算。

sc.textFile("...")
  .flatMap(_.split(" "))
  .map((_, 1))
  .reduceByKey(_ + _)
  .collect()

命令式的优点

操作粒度更细，能够控制数据的每一个处理环节；
操作更明确，步骤更清晰，容易维护；
支持半/非结构化数据的操作。

命令式的缺点

需要一定的代码功底；
写起来比较麻烦。

2) SQL

对于一些数据科学家/数据库管理员/DBA, 要求他们为了做一个非常简单的查询, 写一大堆代码, 明显是一件非常残忍的事情, 所以 SQL on Hadoop 是一个非常重要的方向。

SELECT
   name,
   age,
   school
FROM students
WHERE age > 10

SQL 的优点

表达非常清晰, 比如说这段 SQL 明显就是为了查询三个字段，条件是查询年龄大于 10 岁的。

SQL 的缺点

试想一下 3 层嵌套的 SQL 维护起来应该挺力不从心的吧；
试想一下如果使用 SQL 来实现机器学习算法也挺为难的吧。

3) 总结

SQL 擅长数据分析和通过简单的语法表示查询，命令式操作适合过程式处理和算法性的处理。

在 Spark 出现之前，对于结构化数据的查询和处理，一个工具一向只能支持 SQL 或者命令式，使用者被迫要使用多个工具来适应两种场景，并且多个工具配合起来比较费劲。

而 Spark 出现了以后，统一了两种数据处理范式是一种革新性的进步。

2. SparkSQL 前世今生

SQL 是数据分析领域一个非常重要的范式，所以 Spark 一直想要支持这种范式，而伴随着一些决策失误，这个过程其实还是非常曲折的。

1) 发展历史

Hive

解决的问题:

Hive 实现了 SQL on Hadoop，使用 MapReduce 执行任务简化了 MapReduce 任务。

新的问题:

Hive 的查询延迟比较高，原因是使用 MapReduce 做计算。

Shark

解决的问题：

Shark 改写 Hive 的物理执行计划，使用 Spark 代替 MapReduce 物理引擎使用列式内存存储。以上两点使得 Shark 的查询效率很高。

新的问题：

Shark 执行计划的生成严重依赖 Hive，想要增加新的优化非常困难；

Hive 是进程级别的并行，Spark 是线程级别的并行，所以 Hive 中很多线程不安全的代码不适用于 Spark；

由于以上问题，Shark 维护了 Hive 的一个分支，并且无法合并进主线，难以为继；

在 2014 年 7 月 1 日的 Spark Summit 上，Databricks 宣布终止对 Shark 的开发，将重点放到 Spark SQL 上。

SparkSQL-DataFrame

解决的问题：

Spark SQL 执行计划和优化交给优化器 Catalyst；

内建了一套简单的 SQL 解析器，可以不使用 HQL；

还引入和 DataFrame 这样的 DSL API，完全可以不依赖任何 Hive 的组件

新的问题：

对于初期版本的 SparkSQL，依然有挺多问题，例如只能支持 SQL 的使用，不能很好的兼容命令式，入口不够统一等。

SparkSQL-Dataset

SparkSQL 在 1.6 时代，增加了一个新的 API，叫做 Dataset，Dataset 统一和结合了 SQL 的访问和命令式 API 的使用，这是一个划时代的进步。

在 Dataset 中可以轻易的做到使用 SQL 查询并且筛选数据，然后使用命令式 API 进行探索式分析。

3. Hive 和 SparkSQL

Hive 是将 SQL 转为 MapReduce。

SparkSQL 可以理解成是将 SQL 解析成：“RDD + 优化” 再执行。

4. 数据分类和 SparkSQL 适用场景

1) 结构化数据

一般指数据有固定的 Schema(约束)，例如在用户表中，name 字段是 String 型，那么每一条数据的 name 字段值都可以当作 String 来使用：

id	name	url	alexa	country
1	Google	https://www.google.cm/	1	USA
2	淘宝	https://www.taobao.com/	13	CN
3	菜鸟教程	https://www.runoob.com/	4689	CN
4	微博	http://weibo.com/	20	CN
5	Facebook	https://www.facebook.com/	3	USA

2) 半结构化数据

般指的是数据没有固定的 Schema，但是数据本身是有结构的。

没有固定 Schema

指的是半结构化数据是没有固定的 Schema 的，可以理解为没有显式指定 Schema。

比如说一个用户信息的 JSON 文件，
第 1 条数据的 phone_num 有可能是数字，
第 2 条数据的 phone_num 虽说应该也是数字，但是如果指定为 String，也是可以的，
因为没有指定 Schema，没有显式的强制的约束。

有结构

虽说半结构化数据是没有显式指定 Schema 的，也没有约束，但是半结构化数据本身是有有隐式的结构的，也就是数据自身可以描述自身。

例如 JSON 文件，其中的某一条数据是有字段这个概念的，每个字段也有类型的概念，所以说 JSON 是可以描述自身的，也就是数据本身携带有元信息。

3) 总结

数据分类总结：

	定义	特点	举例
结构化数据	有固定的 Schema	有预定义的 Schema	关系型数据库的表
半结构化数据	没有固定的 Schema，但是有结构	没有固定的 Schema，有结构信息，数据一般是自描述的	指一些有结构的文件格式，例如 JSON
非结构化数据	没有固定 Schema，也没有结构	没有固定 Schema，也没有结构	指图片/音频之类的格式

Spark 处理什么样的数据？

RDD 主要用于处理非结构化数据、半结构化数据、结构化；

SparkSQL 主要用于处理结构化数据(较为规范的半结构化数据也可以处理)。

总结：

SparkSQL 是一个既支持 SQL 又支持命令式数据处理的工具；

SparkSQL 的主要适用场景是处理结构化数据(较为规范的半结构化数据也可以处理)。

5. Spark SQL 数据抽象

1) DataFrame

什么是 DataFrame

DataFrame 的前身是 SchemaRDD，从 Spark 1.3.0 开始 SchemaRDD 更名为 DataFrame。并不再直接继承自 RDD，而是自己实现了 RDD 的绝大多数功能。

DataFrame 是一种以 RDD 为基础的分布式数据集，类似于传统数据库的二维表格，带有 Schema 元信息(可以理解为数据库的列名和类型)。

总结:

DataFrame 就是一个分布式的表；

DataFrame = RDD - 泛型 + SQL 的操作 + 优化。

2) DataSet

DataSet：

DataSet 是在 Spark1.6 中添加的新的接口。

与 RDD 相比，保存了更多的描述信息，概念上等同于关系型数据库中的二维表。

与 DataFrame 相比，保存了类型信息，是强类型的，提供了编译时类型检查。

调用 Dataset 的方法先会生成逻辑计划，然后被 spark 的优化器进行优化，最终生成物理计划，然后提交到集群中运行！

DataSet 包含了 DataFrame 的功能。

Spark2.0 中两者统一，DataFrame 表示为 DataSet[Row]，即 DataSet 的子集。

DataFrame 其实就是 Dateset[Row]：

3) RDD、DataFrame、DataSet 的区别

结构图解：

RDD[Person]：
以 Person 为类型参数，但不了解其内部结构。
DataFrame：
提供了详细的结构信息 schema 列的名称和类型。这样看起来就像一张表了。
DataSet[Person]
不光有 schema 信息，还有类型信息。

数据图解：

假设 RDD 中的两行数据长这样：
```
 RDD[Person]：
```
那么 DataFrame 中的数据长这样：
DataFrame = RDD[Person] - 泛型 + Schema + SQL 操作 + 优化：

那么 Dataset 中的数据长这样：
Dataset[Person] = DataFrame + 泛型：

Dataset 也可能长这样:Dataset[Row]：
即 DataFrame = DataSet[Row]：

4) 总结

DataFrame = RDD - 泛型 + Schema + SQL + 优化

DataSet = DataFrame + 泛型

DataSet = RDD + Schema + SQL + 优化

6. Spark SQL 应用

在 spark2.0 版本之前
SQLContext 是创建 DataFrame 和执行 SQL 的入口。
HiveContext 通过 hive sql 语句操作 hive 表数据，兼容 hive 操作，hiveContext 继承自 SQLContext。
在 spark2.0 之后
这些都统一于 SparkSession，SparkSession 封装了 SqlContext 及 HiveContext；
实现了 SQLContext 及 HiveContext 所有功能；
通过 SparkSession 还可以获取到 SparkConetxt。

1) 创建 DataFrame/DataSet

读取文本文件：

在本地创建一个文件，有 id、name、age 三列，用空格分隔，然后上传到 hdfs 上。

vim /root/person.txt

1 zhangsan 20
2 lisi 29
3 wangwu 25
4 zhaoliu 30
5 tianqi 35
6 kobe 40

打开 spark-shell

spark/bin/spark-shell

创建 RDD

val lineRDD= sc.textFile("hdfs://node1:8020/person.txt").map(_.split(" ")) //RDD[Array[String]]

定义 case class(相当于表的 schema)

case class Person(id:Int, name:String, age:Int)

将 RDD 和 case class 关联 val personRDD = lineRDD.map(x => Person(x(0).toInt, x(1), x(2).toInt)) //RDD[Person]
将 RDD 转换成 DataFrame

val personDF = personRDD.toDF //DataFrame

查看数据和 schema

personDF.show

+---+--------+---+
| id|    name|age|
+---+--------+---+
|  1|zhangsan| 20|
|  2|    lisi| 29|
|  3|  wangwu| 25|
|  4| zhaoliu| 30|
|  5|  tianqi| 35|
|  6|    kobe| 40|
+---+--------+---+

personDF.printSchema

注册表

personDF.createOrReplaceTempView("t_person")

执行 SQL

spark.sql("select id,name from t_person where id > 3").show

也可以通过 SparkSession 构建 DataFrame

val dataFrame=spark.read.text("hdfs://node1:8020/person.txt")
dataFrame.show //注意：直接读取的文本文件没有完整schema信息
dataFrame.printSchema

读取 json 文件:

val jsonDF= spark.read.json("file:///resources/people.json")

接下来就可以使用 DataFrame 的函数操作

jsonDF.show

注意：直接读取 json 文件有 schema 信息，因为 json 文件本身含有 Schema 信息，SparkSQL 可以自动解析。

读取 parquet 文件：

val parquetDF=spark.read.parquet("file:///resources/users.parquet")

接下来就可以使用 DataFrame 的函数操作

parquetDF.show

注意：直接读取 parquet 文件有 schema 信息，因为 parquet 文件中保存了列的信息。

2) 两种查询风格：DSL 和 SQL

准备工作：

先读取文件并转换为 DataFrame 或 DataSet：

val lineRDD= sc.textFile("hdfs://node1:8020/person.txt").map(_.split(" "))
case class Person(id:Int, name:String, age:Int)
val personRDD = lineRDD.map(x => Person(x(0).toInt, x(1), x(2).toInt))
val personDF = personRDD.toDF
personDF.show
//val personDS = personRDD.toDS
//personDS.show

DSL 风格:

SparkSQL 提供了一个领域特定语言(DSL)以方便操作结构化数据

查看 name 字段的数据

personDF.select(personDF.col("name")).show
personDF.select(personDF("name")).show
personDF.select(col("name")).show
personDF.select("name").show

查看 name 和 age 字段数据

personDF.select("name", "age").show

查询所有的 name 和 age，并将 age+1

personDF.select(personDF.col("name"), personDF.col("age") + 1).show
personDF.select(personDF("name"), personDF("age") + 1).show
personDF.select(col("name"), col("age") + 1).show
personDF.select("name","age").show
//personDF.select("name", "age"+1).show
personDF.select($"name",$"age",$"age"+1).show

过滤 age 大于等于 25 的，使用 filter 方法过滤

personDF.filter(col("age") >= 25).show
personDF.filter($"age" >25).show

统计年龄大于 30 的人数

personDF.filter(col("age")>30).count()
personDF.filter($"age" >30).count()

按年龄进行分组并统计相同年龄的人数

personDF.groupBy("age").count().show

SQL 风格:

DataFrame 的一个强大之处就是我们可以将它看作是一个关系型数据表，然后可以通过在程序中使用 spark.sql() 来执行 SQL 查询，结果将作为一个 DataFrame 返回。

如果想使用 SQL 风格的语法，需要将 DataFrame 注册成表,采用如下的方式：

personDF.createOrReplaceTempView("t_person")
spark.sql("select * from t_person").show

显示表的描述信息

spark.sql("desc t_person").show

查询年龄最大的前两名

spark.sql("select * from t_person order by age desc limit 2").show

查询年龄大于 30 的人的信息

spark.sql("select * from t_person where age > 30 ").show

使用 SQL 风格完成 DSL 中的需求

spark.sql("select name, age + 1 from t_person").show
spark.sql("select name, age from t_person where age > 25").show
spark.sql("select count(age) from t_person where age > 30").show
spark.sql("select age, count(age) from t_person group by age").show

总结：

DataFrame 和 DataSet 都可以通过 RDD 来进行创建；
也可以通过读取普通文本创建--注意:直接读取没有完整的约束,需要通过 RDD+Schema；
通过 josn/parquet 会有完整的约束；
不管是 DataFrame 还是 DataSet 都可以注册成表，之后就可以使用 SQL 进行查询了! 也可以使用 DSL!

3) Spark SQL 完成 WordCount

SQL 风格：

import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Dataset, SparkSession}


object WordCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //1.创建SparkSession
    val spark: SparkSession = SparkSession.builder().master("local[*]").appName("SparkSQL").getOrCreate()
    val sc: SparkContext = spark.sparkContext
    sc.setLogLevel("WARN")
    //2.读取文件
    val fileDF: DataFrame = spark.read.text("D:\\\\data\\\\words.txt")
    val fileDS: Dataset[String] = spark.read.textFile("D:\\\\data\\\\words.txt")
    //fileDF.show()
    //fileDS.show()
    //3.对每一行按照空格进行切分并压平
    //fileDF.flatMap(_.split(" ")) //注意:错误,因为DF没有泛型,不知道_是String
    import spark.implicits._
    val wordDS: Dataset[String] = fileDS.flatMap(_.split(" "))//注意:正确,因为DS有泛型,知道_是String
    //wordDS.show()
    /*
    +-----+
    |value|
    +-----+
    |hello|
    |   me|
    |hello|
    |  you|
      ...
     */
    //4.对上面的数据进行WordCount
    wordDS.createOrReplaceTempView("t_word")
    val sql =
      """
        |select value ,count(value) as count
        |from t_word
        |group by value
        |order by count desc
      """.stripMargin
    spark.sql(sql).show()

    sc.stop()
    spark.stop()
  }
}

DSL 风格：

import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Dataset, SparkSession}


object WordCount2 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //1.创建SparkSession
    val spark: SparkSession = SparkSession.builder().master("local[*]").appName("SparkSQL").getOrCreate()
    val sc: SparkContext = spark.sparkContext
    sc.setLogLevel("WARN")
    //2.读取文件
    val fileDF: DataFrame = spark.read.text("D:\\\\data\\\\words.txt")
    val fileDS: Dataset[String] = spark.read.textFile("D:\\\\data\\\\words.txt")
    //fileDF.show()
    //fileDS.show()
    //3.对每一行按照空格进行切分并压平
    //fileDF.flatMap(_.split(" ")) //注意:错误,因为DF没有泛型,不知道_是String
    import spark.implicits._
    val wordDS: Dataset[String] = fileDS.flatMap(_.split(" "))//注意:正确,因为DS有泛型,知道_是String
    //wordDS.show()
    /*
    +-----+
    |value|
    +-----+
    |hello|
    |   me|
    |hello|
    |  you|
      ...
     */
    //4.对上面的数据进行WordCount
    wordDS.groupBy("value").count().orderBy($"count".desc).show()

    sc.stop()
    spark.stop()
  }
}

4) Spark SQL 多数据源交互

读数据：

读取 json 文件：

spark.read.json("D:\\\\data\\\\output\\\\json").show()

读取 csv 文件：

spark.read.csv("D:\\\\data\\\\output\\\\csv").toDF("id","name","age").show()

读取 parquet 文件：

spark.read.parquet("D:\\\\data\\\\output\\\\parquet").show()

读取 mysql 表：

val prop = new Properties()
    prop.setProperty("user","root")
    prop.setProperty("password","root")
spark.read.jdbc(
"jdbc:mysql://l以上是关于Spark吐血整理，学习与面试收藏这篇就够了！的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章 
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