Spark计算流程是怎样的？

RDD

Resilient Distributed Dataset（弹性分布式数据集）

RDD指的是一个抽象的概念，用户操作 RDD通过操作RDD来不需要关心底层细节。

4大属性：

partitions：数据分片，RDD的数据被切分为数据分片，散落在集群的不同节点上
partitioner(分区器)：分片切割规则，Partitioner 决定数据去哪个 分区号 (Partition ID)（逻辑层）（拥有 Partitioner 的通常是Shuffle 类转换算子）
dependencies：RDD依赖，指的是上一个RDD（从哪个父RDD而来）
compute：转换函数（父RDD到现在RDD的转换函数）

带泥土豆这总体就是RDD，每一个就是数据分片，带泥土豆是干净土豆的dependencies,清洗是干净土豆的compute。

这里一开始那一筐土豆被分为数据分片，这里面有partitioner起作用，包括后面分类也有partitoner起作用

分布式计算过程

Spark 采用懒执行（Lazy Evaluation）机制。在 Driver 执行代码中的 Transformation 算子（如 map, filter）时，并不会立即计算，而是隐式构建DAG。

当触发action算子时，DAGShceduler会以宽依赖将DAG划分为stage，然后以从后向前，递归的形式执行所有stage。

一旦确定stage可以运行了，就会将stage转化为TaskSet（stage里由多少个partition就有多少个Task，打包为一个taskSet）。到此DAGScheduler的工作结束了，接下来将TaskSet扔给TaskScheduler。

TaskScheduler以任务的本地倾向性将任务分配到数据所在的节点（例如TaskA要处理的数据在Node5上，那么就会优先将TaskA分配给Node5上的Executor）。

DagScheduler和TaskScheduelr都是在Driver中的

什么是 Shuffle？

Shuffle指的是集群范围内跨节点、跨进程的数据分发。

之前学的几个算子比如map，filter，mapPartition，flatmap都是用于RDD内部的数据转换，不会引入Shuffle计算

而groupByKey，sortByKey，reduceByKey，aggregateByKey都会引入Shuffle计算，并且这些算子只可以作用在paired（KV）RDD上。

磁盘 I/O (Disk I/O): 这是最核心的瓶颈。Map 端必须将中间结果写入磁盘以保证容错，而 Reduce 端又必须从磁盘读取这些文件。大量的小文件读写会严重拖慢速度。

网络 I/O (Network I/O): 这是数据流动的瓶颈。下游 Reduce 任务需要跨节点去上游拉取属于自己的数据。如果数据量大或发生数据倾斜，会导致集群带宽被打满，引发网络拥堵。

CPU 开销 (CPU Overhead): 这是计算资源的瓶颈。

首先是序列化与反序列化，CPU 必须将对象在内存和字节流之间转换。
其次是排序与压缩，Shuffle 过程通常涉及 Key 的排序和数据的压缩解压，这都是 CPU 密集型操作。”

为什么 Spark SQL 比原生的 RDD 快？

DataFrame = RDD + Schema + 优化器

DataFrame会多走一层DataFrame API

DataFrame API里有两个优化器，分别是Catalyst优化器和Tungsten。

Catalyst优化器主要是逻辑优化和物理优化。逻辑优化和MySQL很像，索引下推，条件下推等

Tungsten优化有点难理解

DataFrame创建

从Driver创建DataFrame

从driver的数据转化为RDD，再调用createDataFrame方法将RDD转化为DataFrame

toDF的隐适转化，

从文件系统创建DataFrame

 import org.apache.spark.sql.types._
 
 // 1. 定义 Schema (虽然文档未展示StructType细节，但在实际开发中必须定义)
 val schema = new StructType()
   .add("name", StringType, nullable = true)
   .add("age", IntegerType, nullable = true)
 
 val csvFilePath = "hdfs://path/to/user.csv"
 
 // 2. 读取时显式应用 Schema
 // "val df: DataFrame = spark.read.format("csv").schema(schema).option("header", true).load(csvFilePath)"
 val df: DataFrame = spark.read
   .format("csv")
   .schema(schema)          // 关键点：手动注入 Schema
   .option("header", true)
   .load(csvFilePath)

从Parquet/ORC创建DataFrame

 
 val parquetFilePath: String = "hdfs://path/to/user.parquet"
 
 // "val df: DataFrame = spark.read.format("parquet").load(parquetFilePath)"
 val df: DataFrame = spark.read
   .format("parquet")
   .load(parquetFilePath) // 关键点：Spark 自动读取文件头部的 Schema

访问数据库来创建DataFrame

 val sqlQuery: String = "select * from users where gender = 'female'"
 
 // "spark.read.format("jdbc") .option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver") ... .load()"
 val df: DataFrame = spark.read
   .format("jdbc")
   .option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver")
   .option("url", "jdbc:mysql://hostname:port/mysql")
   .option("user", "用户名")
   .option("password","密码")
   .option("numPartitions", 20)      // 性能优化：设置读取并发度
   .option("dbtable", sqlQuery)      // 关键点：指定表名或查询语句，Spark由此获取Schema
   .load()

其他

不同表关联形式

内关联，左关联，右关联，外关联

左半关联，右半关联

6种join策略

2种分法模式：shuffle join和broadcast join模式

3个join机制：Hash join，Sort Merge Join，Nested Loop Join

Spark内存管理

Excutor的内存：

Reserverd Mwmory：固定为300MB，用来存储Spark内部对象的内存区域
User Memory：用于存储开发这自定义的数据结构，例如数组，列表，映射
Execution Memory:用来执行分布式任务的计算，主要就是RDD算子嘛
Storage Memory:缓存分布式数据集，比如RDD Cache,广播变量等。（RDD Cache指的是在一个较长的DAG中，如果频繁使用到某个RDD，那么就会把这个RDD缓存到内存中，从而提升性能）广播变量之后再讲
Execution Memory和Storage Memory可以相互转化
1. 如果对方的内存空间有空闲，双方可以互相抢占；
2. 对于Storage Memory抢占的Execution Memory部分，当分布式任务有计算需要时，Storage Memory必须立即归还抢占的内存，涉及的缓存数据要么落盘、要么清除；
3. 对于Execution Memory抢占的Storage Memory部分，即便Storage Memory有收回内存的需要，也必须要等到分布式任务执行完毕才能释放