Spark官方文档 - 中文翻译
Spark版本：1.6.0
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1 概述(Overview)
总体来讲，每一个Spark驱动程序应用都由一个驱动程序组成，该驱动程序包含一个由用户编写的main方法，该方法会在集群上并行执行一些列并行计算操作。Spark最重要的一个概念是弹性分布式数据集，简称RDD（resilient distributed dataset ）。RDD是一个数据容器，它将分布在集群上各个节点上的数据抽象为一个数据集，并且RDD能够进行一系列的并行计算操作。可以将RDD理解为一个分布式的List，该List的数据为分布在各个节点上的数据。RDD通过读取Hadoop文件系统中的一个文件进行创建，也可以由一个RDD经过转换得到。用户也可以将RDD缓存至内存，从而高效的处理RDD，提高计算效率。另外，RDD有良好的容错机制。
Spark另外一个重要的概念是共享变量（shared variables）。在并行计算时，可以方便的使用共享变量。在默认情况下，执行Spark任务时会在多个节点上并行执行多个task，Spark将每个变量的副本分发给各个task。在一些场景下，需要一个能够在各个task间共享的变量。Spark支持两种类型的共享变量：
2 引入Spark（Linking with Spark)
在Spark 1.6.0上编写应用程序，支持使用Scala 2.10.X、Java 7+、Python 2.6+、R 3.1+。如果使用Java 8，支持lambda表达式（lambda expressions）。
在编写Spark应用时，需要在Maven依赖中添加Spark，Spark的Maven Central为：
groupId = org.apache.sparkartifactId = spark-core_2.10version = 1.6.0
另外，如果Spark应用中需要访问HDFS集群，则需要在hadoop-client中添加对应版本的HDFS依赖：
groupId = org.apache.hadoopartifactId = hadoop-clientversion = <your-hdfs-version>
最后，需要在程序中添加Spark类。代码如下：
import org.apache.spark.SparkContextimport org.apache.spark.SparkConf
(在Spark 1.3.0之前的版本，使用Scala语言编写Spark应用程序时，需要添加import org.apache.spark.SparkContext._来启用必要的隐式转换)
3 初始化Spark（Initializing Spark）
使用Scala编写Spark程序的需要做的第一件事就是创建一个SparkContext对象（使用Java语言时创建JavaSparkContext）。SparkContext对象指定了Spark应用访问集群的方式。创建SparkContext需要先创建一个SparkConf对象，SparkConf对象包含了Spark应用的一些列信息。代码如下：
val conf = new SparkConf().setAppName(appName).setMaster(master)new SparkContext(conf)
SparkConf conf = new SparkConf().setAppName(appName).setMaster(master);
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
appName参数为应用程序在集群的UI上显示的名字。master为Spark、Mesos、YARN URL或local。使用local值时，表示在本地模式下运行程序。应用程序的执行模型也可以在使用spark-submit命令提交任务时进行指定。
3.1 使用Spark Shell（Using the Shell）
在Spark Shell下，一个特殊的SparkContext对象已经帮用户创建好，变量为sc。使用参数--master设置master参数值，使用参数--jars设置依赖包，多个jar包使用逗号分隔。可以使用--packages参数指定Maven坐标来添加依赖包，多个坐标使用逗号分隔。可以使用参数--repositories添加外部的repository。示例如下：
$ ./bin/spark-shell --master local[4]
$ ./bin/spark-shell --master local[4] --jars code.jar
$ ./bin/spark-shell --master local[4] --packages "org.example:example:0.1"
详细的Spark Shell参数描述请执行命令spark-shell --help。更多的spark-submit脚本请见spark-submit script。
4 弹性分布式数据集（RDDs)
Spark最重要的一个概念就是RDD，RDD是一个有容错机制的元素容器，它可以进行并行运算操作。得到RDD的方式有两个：
4.1 并行集合（Parallelized Collections）
在驱动程序中，在一个已经存在的集合上（例如一个Scala的Seq）调用SparkContext的parallelize方法可以创建一个并行集合。集合里的元素将被复制到一个可被并行操作的分布式数据集中。下面为并行化一个保存数字1到5的集合示例：
val data = Array(1, 2, 3, 4, 5)val distData = sc.parallelize(data)
List<Integer> data = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
JavaRDD<Integer> distData = sc.parallelize(data);
当分布式数据集创建之后，就可以进行并行操作。例如，可以调用方法distData.reduce((a,b) => a + b)求数组内元素的和。Spark支持的分布式数据集上的操作将在后面章节中详细描述。
并行集合的一个重要的参数是表示将数据划分为几个分区（partition）的分区数。Spark将在集群上每个数据分区上启动一个task。通常情况下，你可以在集群上为每个CPU设置2-4个分区。一般情况下，Spark基于集群自动设置分区数目。也可以手动进行设置，设置该参数需要将参数值作为第二参数传给parallelize方法，例如：sc.parallelize(data, 10)。注意：在代码中，部分位置使用术语slices（而不是partition），这么做的原因是为了保持版本的向后兼容性。
4.2 外部数据库（External Datasets）
Spark可以通过Hadoop支持的外部数据源创建分布式数据集，Hadoop支持的数据源有本地文件系统、HDFS、Cassandra、HBase、Amazon S3、Spark支持的文本文件、SequenceFiles、Hadoop InputFormat。
SparkContext的testFile方法可以创建文本文件RDD。使用这个方法需要传递文本文件的URI，URI可以为本机文件路径、hdfs://、s3n://等。该方法读取文本文件的每一行至容器中。示例如下：
scala> val distFile = sc.textFile("data.txt")
distFile: RDD[String] = MappedRDD@1d4cee08
JavaRDD<String> distFile = sc.textFile("data.txt");
创建之后，distFile就可以进行数据集的通用操作。例如，使用map和reduce操作计算所有行的长度的总和：distFile.map(s => s.length).reduce((a, b) => a + b)。
使用Spark读取文件需要注意一下几点：
程序中如果使用到本地文件路径，在其它worker节点上该文件必须在同一目录，并有访问权限。在这种情况下，可以将文件复制到所有的worker节点，也可以使用网络内的共享文件系统。
Spark所有的基于文件输入的方法（包括textFile），都支持文件夹、压缩文件、通配符。例如：textFile("/my/directory")、textFile("/my/directory/*.txt")、textFile("/my/directory/*.gz")。
textFile方法提供了一个可选的第二参数，用于控制文件的分区数。默认情况下，Spark为文件的每个块创建一个分区（块使用HDFS的默认值64MB），通过设置这个第二参数可以修改这个默认值。需要注意的是，分区数不能小于块数。
除了文本文件之外，Spark还支持其它的数据格式：
SparkContext.wholeTextFiles能够读取指定目录下的许多小文本文件，返回（filename,content）对。而textFile只能读取一个文本文件，返回该文本文件的每一行。
对于SequenceFiles可以使用SparkContext的sequenceFile[K,V]方法，其中K是文件中key和value的类型。它们必须为像IntWritable和Text那样，是Hadoop的Writable接口的子类。另外，对于通用的Writable，Spark允许用户指定原生类型。例如，sequenceFile[Int,String]将自动读取IntWritable和Text。
对于其他Hadoop InputFormat，可以使用SparkContext.hadoopRDD方法，该方法接收任意类型的JobConf和输入格式类、键类型和值类型。可以像设置Hadoop job那样设置输入源。对于InputFormat还可以使用基于新版本MapReduce API(org.apache.hadoop.mapreduce)的SparkContext.newAPIHadoopRDD。（老版本接口为：SparkContext.newHadoopRDD）
RDD.saveAsObjectFile和SparkContext.objectFile能够保存包含简单的序列化Java对象的RDD。但是这个方法不如Avro高效，Avro能够方便的保存任何RDD。
4.3 RDD操作(RDD Operations)
RDD支持两种类型的操作：
例如，map是一个transformation操作，map将数据集的每一个元素按指定的函数转换为一个RDD返回。reduce是一个action操作，reduce将RDD的所有元素按指定的函数进行聚合并返回结果给驱动程序（还有一个并行的reduceByKey能够返回一个分布式的数据集）。
Spark的所有transformation操作都是懒执行，它们并不立马执行，而是先记录对数据集的一系列transformation操作。在执行一个需要执行一个action操作时，会执行该数据集上所有的transformation操作，然后返回结果。这种设计让Spark的运算更加高效，例如，对一个数据集map操作之后使用reduce只返回结果，而不返回庞大的map运算的结果集。
默认情况下，每个转换的RDD在执行action操作时都会重新计算。即使两个action操作会使用同一个转换的RDD，该RDD也会重新计算。在这种情况下，可以使用persist方法或cache方法将RDD缓存到内存，这样在下次使用这个RDD时将会提高计算效率。在这里，也支持将RDD持久化到磁盘，或在多个节点上复制。
4.3.1 基础（Basics）
参考下面的程序，了解RDD的基本轮廓：
val lines = sc.textFile("data.txt")val lineLengths = lines.map(s => s.length)val totalLength = lineLengths.reduce((a, b) => a + b)
JavaRDD<String> lines = sc.textFile("data.txt");
JavaRDD<Integer> lineLengths = lines.map(s -> s.length());int totalLength = lineLengths.reduce((a, b) -> a + b);
第一行通过读取一个文件创建了一个基本的RDD。这个数据集没有加载到内存，也没有进行其他的操作，变量lines仅仅是一个指向文件的指针。第二行为transformation操作map的结果。此时lineLengths也没有进行运算，因为map操作为懒执行。最后，执行action操作reduce。此时Spark将运算分隔成多个任务分发给多个机器，每个机器执行各自部分的map并进行本地reduce，最后返回运行结果给驱动程序。
如果在后面的运算中仍会用到lineLengths，可以将其缓存，在reduce操作之前添加如下代码，该persist操作将在lineLengths第一次被计算得到后将其缓存到内存：
lineLengths.persist()
lineLengths.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY());
4.3.2 把函数传递到Spark(Passing Functions to Spark)
object MyFunctions { def func1(s: String): String = { ... }
}
myRdd.map(MyFunctions.func1)
注意：由于可能传递的是一个类实例方法的引用（而不是一个单例对象），在传递方法的时候，应该同时传递包含该方法的类对象。举个例子：
class MyClass { def func1(s: String): String = { ... } def doStuff(rdd: RDD[String]): RDD[String] = { rdd.map(func1) }
}
上面示例中，如果我们创建了一个类实例new MyClass，并且调用了实例的doStuff方法，该方法中的map操作调用了这个MyClass实例的func1方法，所以需要将整个对象传递到集群中。类似于写成：rdd.map(x=>this.func1(x))。
类似地，访问外部对象的字段时将引用整个对象：
class MyClass { val field = "Hello"
def doStuff(rdd: RDD[String]): RDD[String] = { rdd.map(x => field + x) }
}
等同于写成rdd.map(x=>this.field+x),引用了整个this。为了避免这种问题，最简单的方式是把field拷贝到本地变量，而不是去外部访问它：
def doStuff(rdd: RDD[String]): RDD[String] = { val field_ = this.field
rdd.map(x => field_ + x)
}
为了保持简洁性，本指南中大量使用了lambda语法，这在长格式中很容易使用所有相同的APIs。比如，我们可以把上面的代码写成：
JavaRDD<String> lines = sc.textFile("data.txt");
JavaRDD lineLengths = lines.map(new Function Integer>() { public Integer call(String s) { return s.length(); }
});int totalLength = lineLengths.reduce(new Function2 Integer, Integer>() { public Integer call(Integer a, Integer b) { return a + b; }
});
同样的功能，使用内联式的实现显得更为笨重繁琐，代码如下：
class GetLength implements Function Integer> { public Integer call(String s) { return s.length(); }
}class Sum implements Function2 Integer, Integer> { public Integer call(Integer a, Integer b) { return a + b; }
}
JavaRDD lines = sc.textFile("data.txt");
JavaRDD lineLengths = lines.map(new GetLength());int totalLength = lineLengths.reduce(new Sum());
注意，java中的内部匿名类，只要带有final关键字，就可以访问类范围内的变量。Spark也会把变量复制到每一个worker节点。
4.3.3 理解闭包（Understanding closures）
使用Spark的一个难点为：理解程序在集群中执行时变量和方法的生命周期。RDD操作可以在变量范围之外修改变量，这是一个经常导致迷惑的地方。比如下面的例子，使用foreach()方法增加计数器（counter）的值（类似的情况，在其他的RDD操作中经常出现）。
4.3.3.1 示例（Example）
参考下面简单的RDD元素求和示例，求和运算是否在同一个JVM中执行，其复杂度也不同。Spark可以在local模式下（--master = local[n])执行应用，也可以将该Spark应用提交到集群上执行（例如通过spark-submit提交到YARN)：
var counter = 0var rdd = sc.parallelize(data)// Wrong: Don't do this!!rdd.foreach(x => counter += x)println("Counter value: " + counter)
int counter = 0;
JavaRDD<Integer> rdd = sc.parallelize(data);// Wrong: Don't do this!!rdd.foreach(x -> counter += x);println("Counter value: " + counter);
4.3.3.2 本地模式 VS 集群模式（Local vs. cluster modes）
在本地模式下仅有一个JVM，上面的代码将直接计算RDD中元素和，并存储到counter中。此时RDD和变量counter都在driver节点的同一内存空间中。
然而，在集群模式下，情况会变得复杂，上面的代码并不会按照预期的方式执行。为了执行这个job，Spark把处理RDD的操作分割成多个任务，每个任务将被一个executor处理。在执行之前，Spark首先计算闭包（closure）。闭包是必须对executor可见的变量和方法，在对RDD进行运算时将会用到这些变量和方法（在本例子中指foreach()）。这个闭包会被序列化，并发送给每个executor。在local模式下，只有一个executor，所以所有的变量和方法都使用同一个闭包。在其他模式下情况跟local模式不一样，每个executor在不同的worker节点上运行，每个executor都有一个单独的闭包。
在这里，发送给每个executor的闭包内的变量是当前变量的副本，因此当counter在foreach中被引用时，已经不是在driver节点上的counter了。在driver节点的内存中仍然有一个counter，但这个counter对executors不可见。executor只能操作序列化的闭包中的counter副本。因此，最终counter的值仍然是0，因为所有对counter的操作都是在序列化的闭包内的counter上进行的。
在类似这种场景下，为了保证良好的行为确保，应该使用累加器。Spark中的累加器专门为在集群中多个节点间更新变量提供了一种安全机制。在本手册的累加器部分将对累加器进行详细介绍。
一般情况下，像环或本地定义方法这样的闭包结构，不应该用于更改全局状态。Spark不定义也不保证来自闭包外引用导致的对象变化行为。有些情况下，在local模式下可以正常运行的代码，在分布式模式下也许并不会像预期那样执行。在分布式下运行时，建议使用累加器定义一些全局集合。
4.3.3.3 打印RDD的元素(Printing elements of an RDD)
打印一个RDD的元素也是一个常用的语法，带引RDD元素可以使用方法rdd.foreach(println)或rdd.map(println)。在本地模式下，该方法将生成预期的输出并打印RDD所有的元素。然而，在集群模式下各个executor调用stdout，将结果打印到executor的stdout中。因为不是打印到driver节点上，所以在driver节点的stdout上不会看到这些输出。如果想将RDD的元素打印到driver节点上，可以使用collect()方法将RDD发送到driver节点上，然后再打印该RDD:rdd.collect().foreach(println)。这个操作可能会导致driver节点内存不足，因为collect()方法将RDD全部的数据都发送到一台节点上。如果仅仅打印RDD的部分元素，一个安全的方法是使用take()方法：rdd.take(100).foreach(println)。
4.3.4 操作键值对(Working with Key-Value Pairs)
Spark大部分的RDD操作都是对任意类型的对象的，但是，有部分特殊的操作仅支持对键值对的RDD进行操作。最常用的是分布式“shuffle”操作，比如按照key将RDD的元素进行分组或聚集操作。
val lines = sc.textFile("data.txt")val pairs = lines.map(s => (s, 1))val counts = pairs.reduceByKey((a, b) => a + b)
JavaRDD<String> lines = sc.textFile("data.txt");
JavaPairRDD<String, Integer> pairs = lines.mapToPair(s -> new Tuple2(s, 1));
JavaPairRDD<String, Integer> counts = pairs.reduceByKey((a, b) -> a + b);
我们还可以使用counts.sortByKey()按照字母顺序将键值对排序，使用counts.collect()将结果以一个数组的形式发送给driver节点。
注意，当在键值对操作中使用自定义对象作为key时，你必须保证自定义的equals()方法有一个对应的hashCode()方法。详细的细节，请阅读Object.hashCode() documentation。
4.3.5 Transformations
下面列出了Spark常用的transformation操作。详细的细节请参考RDD API文档(Scala、Java、Python、R)和键值对RDD方法文档(Scala、Java)。
map(func)
将原来RDD的每个数据项，使用map中用户自定义的函数func进行映射，转变为一个新的元素，并返回一个新的RDD。
filter(func)
使用函数func对原RDD中数据项进行过滤，将符合func中条件的数据项组成新的RDD返回。
flatMap(func)
类似于map，但是输入数据项可以被映射到0个或多个输出数据集合中，所以函数func的返回值是一个数据项集合而不是一个单一的数据项。
mapPartitions(func)
类似于map，但是该操作是在每个分区上分别执行，所以当操作一个类型为T的RDD时func的格式必须是Iterator<T> => Iterator<U>。即mapPartitions需要获取到每个分区的迭代器，在函数中通过这个分区的迭代器对整个分区的元素进行操作。
mapPartitionsWithIndex(func)
类似于mapPartitions，但是需要提供给func一个整型值，这个整型值是分区的索引，所以当处理T类型的RDD时，func的格式必须为(Int, Iterator<T>) => Iterator<U>。
sample(withReplacement, fraction, seed)
对数据采样。用户可以设定是否有放回（withReplacement）、采样的百分比（fraction）、随机种子（seed）。
union(otherDataset)
返回原数据集和参数指定的数据集合并后的数据集。使用union函数时需要保证两个RDD元素的数据类型相同，返回的RDD数据类型和被合并的RDD元素数据类型相同。该操作不进行去重操作，返回的结果会保存所有元素。如果想去重，可以使用distinct（）。
intersection(otherDataset)
返回两个数据集的交集。
distinct([numTasks]))
将RDD中的元素进行去重操作。
groupByKey([numTasks])
操作（K,V）格式的数据集，返回 (K, Iterable)格式的数据集。
注意，如果分组是为了按key进行聚合操作（例如，计算sum、average)，此时使用reduceByKey或aggregateByKey计算效率会更高。
注意，默认情况下，并行情况取决于父RDD的分区数，但可以通过参数numTasks来设置任务数。
reduceByKey(func, [numTasks])
使用给定的func，将（K,V）对格式的数据集中key相同的值进行聚集，其中func的格式必须为(V,V) => V。可选参数numTasks可以指定reduce任务的数目。
aggregateByKey(zeroValue)(seqOp, combOp,[numTasks])
对（K,V）格式的数据按key进行聚合操作，聚合时使用给定的合并函数和一个初试值，返回一个(K,U)对格式数据。需要指定的三个参数:zeroValue为在每个分区中,对key值第一次读取V类型的值时,使用的U类型的初始变量；seqOp用于在每个分区中，相同的key中V类型的值合并到zeroValue创建的U类型的变量中。combOp是对重新分区后两个分区中传入的U类型数据的合并函数。
sortByKey([ascending], [numTasks])
(K,V)格式的数据集，其中K已实现了Ordered，经过sortByKey操作返回排序后的数据集。指定布尔值参数ascending来指定升序或降序排列。
join(otherDataset, [numTasks])
用于操作两个键值对格式的数据集，操作两个数据集(K,V)和(K,W)返回(K, (V, W))格式的数据集。通过leftOuterJoin、rightOuterJoin、fullOuterJoin完成外连接操作。
cogroup(otherDataset, [numTasks])
用于操作两个键值对格式数据集(K,V)和(K,W)，返回数据集格式为 (K,(Iterable, Iterable)) 。这个操作也称为groupWith。对在两个RDD中的Key-Value类型的元素，每个RDD相同Key的元素分别聚合为一个集合，并且返回两个RDD中对应Key的元素集合的迭代器。
cartesian(otherDataset)
对类型为T和U的两个数据集进行操作，返回包含两个数据集所有元素对的（T,U）格式的数据集。即对两个RDD内的所有元素进行笛卡尔积操作。
pipe(command, [envVars])
以管道(pipe)方式将 RDD的各个分区(partition)使用 shell命令处理（比如一个 Perl或 bash脚本）。 RDD的元素会被写入进程的标准输入(stdin)，将进程返回的一个字符串型 RDD(RDD of strings)，以一行文本的形式写入进程的标准输出(stdout)中。
coalesce(numPartitions)
把RDD的分区数降低到通过参数numPartitions指定的值。在得到的更大一些数据集上执行操作，会更加高效。
repartition(numPartitions)
随机地对RDD的数据重新洗牌(Reshuffle)，从而创建更多或更少的分区，以平衡数据。总是对网络上的所有数据进行洗牌(shuffles)。
repartitionAndSortWithinPartitions(partitioner)
根据给定的分区器对RDD进行重新分区，在每个结果分区中，按照key值对记录排序。这在每个分区中比先调用repartition再排序效率更高，因为它可以将排序过程在shuffle操作的机器上进行。
4.3.6 Actions
下面列出了Spark支持的常用的action操作。详细请参考RDD API文档(Scala、Java、Python、R)和键值对RDD方法文档(Scala、Java)。
reduce(func)
使用函数func聚集数据集中的元素，这个函数func输入为两个元素，返回为一个元素。这个函数应该符合结合律和交换了，这样才能保证数据集中各个元素计算的正确性。
collect()
在驱动程序中，以数组的形式返回数据集的所有元素。通常用于filter或其它产生了大量小数据集的情况。
count()
返回数据集中元素的个数。
first()
返回数据集中的第一个元素（类似于take(1)）。
take(n)
返回数据集中的前n个元素。
takeSample(withReplacement,num, [seed])
对一个数据集随机抽样，返回一个包含num个随机抽样元素的数组，参数withReplacement指定是否有放回抽样，参数seed指定生成随机数的种子。
takeOrdered(n, [ordering])
返回RDD按自然顺序或自定义顺序排序后的前n个元素。
saveAsTextFile(path)
将数据集中的元素以文本文件（或文本文件集合）的形式保存到指定的本地文件系统、HDFS或其它Hadoop支持的文件系统中。Spark将在每个元素上调用toString方法，将数据元素转换为文本文件中的一行记录。
saveAsSequenceFile(path) (Java and Scala)
将数据集中的元素以Hadoop Sequence文件的形式保存到指定的本地文件系统、HDFS或其它Hadoop支持的文件系统中。该操作只支持对实现了Hadoop的Writable接口的键值对RDD进行操作。在Scala中，还支持隐式转换为Writable的类型（Spark包括了基本类型的转换，例如Int、Double、String等等)。
saveAsObjectFile(path) (Java and Scala)
将数据集中的元素以简单的Java序列化的格式写入指定的路径。这些保存该数据的文件，可以使用SparkContext.objectFile()进行加载。
countByKey()
仅支持对（K,V）格式的键值对类型的RDD进行操作。返回（K,Int）格式的Hashmap，(K,Int)为每个key值对应的记录数目。
foreach(func)
对数据集中每个元素使用函数func进行处理。该操作通常用于更新一个累加器（Accumulator）或与外部数据源进行交互。注意：在foreach()之外修改累加器变量可能引起不确定的后果。详细介绍请阅读Understanding closures部分。
4.3.7 Shuffle操作（Shuffle operations）
Spark内的一个操作将会触发shuffle事件。shuffle是Spark将多个分区的数据重新分组重新分布数据的机制。shuffle是一个复杂且代价较高的操作，它需要完成将数据在executor和机器节点之间进行复制的工作。
4.3.7.1 背景(Background)
通过reduceByKey操作的例子，来理解shuffle过程。reduceByKey操作生成了一个新的RDD，原始数据中相同key的所有记录的聚合值合并为一个元组，这个元组中的key对应的值为执行reduce函数之后的结果。这个操作的挑战是，key相同的所有记录不在同一各分区种，甚至不在同一台机器上，但是该操作必须将这些记录联合运算。
在Spark中，通常一条数据不会垮分区分布，除非为了一个特殊的操作在必要的地方才会跨分区分布。在计算过程中，一个分区由一个task进行处理。因此，为了组织所有的数据让一个reduceByKey任务执行，Spark需要进行一个all-to-all操作。all-to-all操作需要读取所有分区上的数据的所有的key，以及key对应的所有的值，然后将多个分区上的数据进行汇总，并将每个key对应的多个分区的数据进行计算得出最终的结果，这个过程称为shuffle。
虽然每个分区中新shuffle后的数据元素是确定的，分区间的顺序也是确定的，但是所有的元素是无序的。如果想在shuffle操作后将数据按指定规则进行排序，可以使用下面的方法：
会引起shuffle过程的操作有：
4.3.7.2 性能影响（Performance Impact）
shuffle是一个代价比较高的操作，它涉及磁盘IO、数据序列化、网络IO。为了准备shuffle操作的数据，Spark启动了一系列的map任务和reduce任务，map任务完成数据的处理工作，reduce完成map任务处理后的数据的收集工作。这里的map、reduce来自MapReduce，跟Spark的map操作和reduce操作没有关系。
在内部，一个map任务的所有结果数据会保存在内存，直到内存不能全部存储为止。然后，这些数据将基于目标分区进行排序并写入一个单独的文件中。在reduce时，任务将读取相关的已排序的数据块。
某些shuffle操作会大量消耗堆内存空间，因为shuffle操作在数据转换前后，需要在使用内存中的数据结构对数据进行组织。需要特别说明的是，reduceByKey和aggregateByKey在map时会创建这些数据结构，ByKey操作在reduce时创建这些数据结构。当内存满的时候，Spark会把溢出的数据存到磁盘上，这将导致额外的磁盘IO开销和垃圾回收开销的增加。
shuffle操作还会在磁盘上生成大量的中间文件。在Spark 1.3中，这些文件将会保留至对应的RDD不在使用并被垃圾回收为止。这么做的好处是，如果在Spark重新计算RDD的血统关系（lineage）时，shuffle操作产生的这些中间文件不需要重新创建。如果Spark应用长期保持对RDD的引用，或者垃圾回收不频繁，这将导致垃圾回收的周期比较长。这意味着，长期运行Spark任务可能会消耗大量的磁盘空间。临时数据存储路径可以通过SparkContext中设置参数spark.local.dir进行配置。
shuffle操作的行为可以通过调节多个参数进行设置。详细的说明请看Configuration Guide中的“Shuffle Behavior”部分。
4.4 RDD持久化（RDD Persistence）
Spark中一个很重要的能力是将数据持久化（或称为缓存），在多个操作间都可以访问这些持久化的数据。当持久化一个RDD时，每个节点会将本节点计算的数据块存储到内存，在该数据上的其他action操作将直接使用内存中的数据。这样会让以后的action操作计算速度加快（通常运行速度会加速10倍）。缓存是迭代算法和快速的交互式使用的重要工具。
RDD可以使用persist()方法或cache()方法进行持久化。数据将会在第一次action操作时进行计算，并在各个节点的内存中缓存。Spark的缓存具有容错机制，如果一个缓存的RDD的某个分区丢失了，Spark将按照原来的计算过程，自动重新计算并进行缓存。
另外，每个持久化的RDD可以使用不同的存储级别进行缓存，例如，持久化到磁盘、已序列化的Java对象形式持久化到内存（可以节省空间）、跨节点间复制、以off-heap的方式存储在 Tachyon。这些存储级别通过传递一个StorageLevel对象（Scala、Java、Python）给persist()方法进行设置。cache()方法是使用默认存储级别的快捷设置方法，默认的存储级别是StorageLevel.MEMORY_ONLY(将反序列化的对象存储到内存中）。详细的存储级别介绍如下：
MEMORY_ONLY：将RDD以反序列化Java对象的形式存储在JVM中。如果内存空间不够，部分数据分区将不再缓存，在每次需要用到这些数据时重新进行计算。这是默认的级别。
MEMORY_AND_DISK：将RDD以反序列化Java对象的形式存储在JVM中。如果内存空间不够，将未缓存的数据分区存储到磁盘，在需要使用这些分区时从磁盘读取。
MEMORY_ONLY_SER：将RDD以序列化的Java对象的形式进行存储（每个分区为一个byte数组）。这种方式会比反序列化对象的方式节省很多空间，尤其是在使用fast serializer时会节省更多的空间，但是在读取时会增加CPU的计算负担。
MEMORY_AND_DISK_SER：类似于MEMORY_ONLY_SER，但是溢出的分区会存储到磁盘，而不是在用到它们时重新计算。
DISK_ONLY：只在磁盘上缓存RDD。
MEMORY_ONLY_2,MEMORY_AND_DISK_2,等等：与上面的级别功能相同，只不过每个分区在集群中两个节点上建立副本。
OFF_HEAP (实验中)：以序列化的格式 (serialized format) 将 RDD存储到 Tachyon。相比于MEMORY_ONLY_SER， OFF_HEAP 降低了垃圾收集(garbage collection)的开销，使得 executors变得更小，而且共享了内存池，在使用大堆(heaps)和多应用并行的环境下有更好的表现。此外，由于 RDD存储在Tachyon中， executor的崩溃不会导致内存中缓存数据的丢失。在这种模式下， Tachyon中的内存是可丢弃的。因此，Tachyon不会尝试重建一个在内存中被清除的分块。如果你打算使用Tachyon进行off heap级别的缓存，Spark与Tachyon当前可用的版本相兼容。详细的版本配对使用建议请参考Tachyon的说明。
注意，在Python中，缓存的对象总是使用Pickle进行序列化，所以在Python中不关心你选择的是哪一种序列化级别。
在shuffle操作中（例如reduceByKey），即便是用户没有调用persist方法，Spark也会自动缓存部分中间数据。这么做的目的是，在shuffle的过程中某个节点运行失败时，不需要重新计算所有的输入数据。如果用户想多次使用某个RDD，强烈推荐在该RDD上调用persist方法。
4.4.1 如何选择存储级别（Which Storage Level to Choose?）
Spark的存储级别的选择，核心问题是在内存使用率和CPU效率之间进行权衡。建议按下面的过程进行存储级别的选择：
如果使用默认的存储级别（MEMORY_ONLY），存储在内存中的RDD没有发生溢出，那么就选择默认的存储级别。默认存储级别可以最大程度的提高CPU的效率,可以使在RDD上的操作以最快的速度运行。
如果内存不能全部存储RDD,那么使用MEMORY_ONLY_SER，并挑选一个快速序列化库将对象序列化，以节省内存空间。使用这种存储级别，计算速度仍然很快。
除了在计算该数据集的代价特别高，或者在需要过滤大量数据的情况下，尽量不要将溢出的数据存储到磁盘。因为，重新计算这个数据分区的耗时与从磁盘读取这些数据的耗时差不多。
如果想快速还原故障，建议使用多副本存储界别（例如，使用Spark作为web应用的后台服务，在服务出故障时需要快速恢复的场景下）。所有的存储级别都通过重新计算丢失的数据的方式，提供了完全容错机制。但是多副本级别在发生数据丢失时，不需要重新计算对应的数据库，可以让任务继续运行。
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在高内存消耗或者多任务的环境下，还处于实验性的OFF_HEAP模式有下列几个优势：
4.4.2 移除数据（Removing Data）
Spark自动监控各个节点上的缓存使用率，并以最近最少使用的方式（LRU）将旧数据块移除内存。如果想手动移除一个RDD，而不是等待该RDD被Spark自动移除，可以使用RDD.unpersist()方法。
5 共享变量（Shared Variables）
通常情况下，一个传递给Spark操作（例如map或reduce）的方法是在远程集群上的节点执行的。方法在多个节点执行过程中使用的变量，是同一份变量的多个副本。这些变量的以副本的方式拷贝到每个机器上，各个远程机器上变量的更新并不会传回driver程序。然而，为了满足两种常见的使用场景，Spark提供了两种特定类型的共享变量：广播变量（broadcast variables）和累加器（accumulators）。
5.1 广播变量（broadcast variables）
广播变量允许编程者将一个只读变量缓存到每台机器上，而不是给每个任务传递一个副本。例如，广播变量可以用一种高效的方式给每个节点传递一份比较大的数据集副本。在使用广播变量时，Spark也尝试使用高效广播算法分发变量，以降低通信成本。
Spark的action操作是通过一些列的阶段（stage）进行执行的，这些阶段（stage）是通过分布式的shuffle操作进行切分的。Spark自动广播在每个阶段内任务需要的公共数据。这种情况下广播的数据使用序列化的形式进行缓存，并在每个任务在运行前进行反序列化。这明确说明了，只有在跨越多个阶段的多个任务任务会使用相同的数据，或者在使用反序列化形式的数据特别重要的情况下，使用广播变量会有比较好的效果。
广播变量通过在一个变量v上调用SparkContext.broadcast(v)方法进行创建。广播变量是v的一个封装器，可以通过value方法访问v的值。代码示例如下：
scala> val broadcastVar = sc.broadcast(Array(1, 2, 3))
broadcastVar: org.apache.spark.broadcast.Broadcast[Array[Int]] = Broadcast(0)
scala> broadcastVar.valueres0: Array[Int] = Array(1, 2, 3)
Broadcast<int[]> broadcastVar = sc.broadcast(new int[] {1, 2, 3});
broadcastVar.value();// returns [1, 2, 3]
广播变量创建之后，在集群上执行的所有的函数中，应该使用该广播变量代替原来的v值。所以，每个节点上的v最多分发一次。另外，对象v在广播后不应该再被修改，以保证分发到所有的节点上的广播变量有同样的值（例如，在分发广播变量之后，又对广播变量进行了修改，然后又需要将广播变量分发到新的节点）。
5.2 累加器（Accumulators）
累加器只允许关联操作进行"added"操作，因此在并行计算中可以支持特定的计算。累加器可以用于实现计数（类似在MapReduce中那样）或者求和。原生Spark支持数值型的累加器，编程者可以添加新的支持类型。创建累加器并命名之后，在Spark的UI界面上将会显示该累加器。这样可以帮助理解正在运行的阶段的运行情况（注意，在Python中还不支持）。
一个累加器可以通过在原始值v上调用SparkContext.accumulator(v)。然后，集群上正在运行的任务就可以使用add方法或+=操作对该累加器进行累加操作。只有driver程序可以读取累加器的值，读取累加器的值使用value方法。
下面代码将数组中的元素进行求和：
scala> val accum = sc.accumulator(0, "My Accumulator")
accum: spark.Accumulator[Int] = 0scala> sc.parallelize(Array(1, 2, 3, 4)).foreach(x => accum += x)
...10/09/29 18:41:08 INFO SparkContext: Tasks finished in 0.317106 s
scala> accum.valueres2: Int = 10
Accumulator<Integer> accum = sc.accumulator(0);
sc.parallelize(Arrays.asList(1, 2, 3, 4)).foreach(x -> accum.add(x));// ...// 10/09/29 18:41:08 INFO SparkContext: Tasks finished in 0.317106 saccum.value();// returns 10
上面的代码示例使用的是Spark内置的Int类型的累加器，开发者可以通过集成AccumulatorParam类创建新的累加器类型。AccumulatorParam接口有两个方法：zero方法和addInPlace方法。zero方法给数据类型提供了一个0值，addInPlace方法能够将两个值进行累加。例如，假设我们有一个表示数学上向量的Vector类，我们可以写成：
object VectorAccumulatorParam extends AccumulatorParam[Vector] { def zero(initialValue: Vector): Vector = { Vector.zeros(initialValue.size)
} def addInPlace(v1: Vector, v2: Vector): Vector = {
v1 += v2
}
}// Then, create an Accumulator of this type:val vecAccum = sc.accumulator(new Vector(...))(VectorAccumulatorParam)
class VectorAccumulatorParam implements AccumulatorParam<Vector> { public Vector zero(Vector initialValue) { return Vector.zeros(initialValue.size());
} public Vector addInPlace(Vector v1, Vector v2) {
v1.addInPlace(v2); return v1;
}
}// Then, create an Accumulator of this type:Accumulator<Vector> vecAccum = sc.accumulator(new Vector(...), new VectorAccumulatorParam());
Spark也支持使用更通用的 Accumulable接口去累加数据，其结果数据的类型和累加的元素类型不同（例如，通过收集数据元素创建一个list）。在Scala中，SparkContext.accumulableCollection方法可用于累加常用的Scala集合类型。
累加器的更新只发生在action操作中，Spark保证每个任务只能更新累加器一次，例如重新启动一个任务，该重启的任务不允许更新累加器的值。在transformation用户需要注意的是，如果任务过job的阶段重新执行，每个任务的更新操作将会执行多次。
累加器没有改变Spark懒执行的模式。如果累加器在RDD中的一个操作中进行更新，该累加器的值只在该RDD进行action操作时进行更新。因此，在一个像map()这样的转换操作中，累加器的更新并没有执行。下面的代码片段证明了这个特性：
val accum = sc.accumulator(0)
data.map { x => accum += x; f(x) }// Here, accum is still 0 because no actions have caused the <code>map</code> to be computed.
Accumulator<Integer> accum = sc.accumulator(0);
data.map(x -> { accum.add(x); return f(x); });// Here, accum is still 0 because no actions have caused the `map` to be computed.
6 将应用提交到集群（Deploying to a Cluster）
应用提交手册描述了如何将应用提交到集群。简单的说，当你将你的应用打包成一个JAR（Java/Scala）或者一组.py或.zip文件（Python）后，就可以通过bin/spark-submit脚本将脚本提交到集群支持的管理器中。
7 Java/Scala中启动Spark作业（Launching Spark jobs from Java / Scala）
使用org.apache.spark.launcher包提供的简单的Java API，可以将Spark作业以该包中提供的类的子类的形式启动。
8 单元测试（Unit Testing）
Spark可以友好的使用流行的单元测试框架进行单元测试。在test中简单的创建一个SparkContext，master的URL设置为local，运行几个操作，然后调用SparkContext.stop()将该作业停止。因为Spark不支持在同一个程序中运行两个context，所以需要请确保使用finally块或者测试框架的tearDown方法将context停止。
9 从Spark1.0之前的版本迁移（Migrating from pre-1.0 Versions of Spark）
Spark 1.0冻结了1.X系列的Spark核的API，因此，当前没有标记为"experimental"或者“developer API”的API都将在未来的版本中进行支持。
对于Scala的变化是，分组操作（例如groupByKey、cogroup和join）的返回类型由(Key,Seq[Value])变为(Key,Iterable[Value])。
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Java API的变化
1.0中org.apache.spark.api.java.function类中的Function类变成了接口，这意味着旧的代码中extends Function应该改为implement Function。
增加了新的map型操作，例如mapToPair和mapToDouble，增加的这些操作可用于创建特殊类型的RDD。
分组操作（例如groupByKey、cogroup和join）的返回类型由(Key,Seq[Value])变为(Key,Iterable[Value])。
这些迁移指导对Spark Streaming、MLlib和GraphX同样有效。
10 下一步(Where to Go from Here)
你可以在Spark网站看一些Spark编程示例。另外，Spark在examples目录下包含了许多例子（Scala、Java、Python、R）。运行Java和Scala例子，可以通过将例子的类名传给Spark的bin/run-example脚本进行启动。例如：
./bin/run-example SparkPi
Python示例，使用spark-submit命令提交：
./bin/spark-submit examples/src/main/python/pi.py
R示例，使用spark-submit命令提交：
./bin/spark-submit examples/src/main/r/dataframe.R
在configuration和tuning手册中，有许多优化程序的实践。这些优化建议，能够确保你的数据以高效的格式存储在内存中。对于部署的帮助信息，请阅读cluster mode overview，该文档描述了分布式操作和支持集群管理器的组件。
最后，完整的API文档请查阅Scala、Java、Python、R。
