Spark中的Application、SparkSession、SparkContext、RDD及其拓展

接触 Spark 的时候容易产生这样的疑惑，RDD 是什么，SparkContext 是什么，SparkSession 又是什么... 它们之间又是什么关系？

简介

先来个简单的一图流：

再来个粗暴的一句话描述：
Application：用户编写的Spark应用程序，Driver 即运行上述 Application 的 main() 函数而且建立 SparkContext。
SparkContext：整个应用的上下文，控制应用的生命周期。
RDD：不可变的数据集合，可由 SparkContext 建立，是 Spark 的基本计算单元。

SparkSession

能够由上节图中看出，Application、SparkSession、SparkContext、RDD之间具备包含关系，而且前三者是1对1的关系。

SparkSession 是 Spark 2.0 版本引入的新入口，在这以前，建立一个 Application 对应的上下文是这样的：

//set up the spark configuration and create contexts
val sparkConf = new SparkConf().setAppName("SparkSessionZipsExample").setMaster("local")
// your handle to SparkContext to access other context like SQLContext
val sc = new SparkContext(sparkConf).set("spark.some.config.option", "some-value")
val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)

如今 SparkConf、SparkContext 和 SQLContext 都已经被封装在 SparkSession 当中，而且能够经过 builder 的方式建立：

// Create a SparkSession. No need to create SparkContext
// You automatically get it as part of the SparkSession
val warehouseLocation = "file:${system:user.dir}/spark-warehouse"
val spark = SparkSession
   .builder()
   .appName("SparkSessionZipsExample")
   .config("spark.sql.warehouse.dir", warehouseLocation)
   .enableHiveSupport()
   .getOrCreate()

经过 SparkSession 建立并操做 Dataset 和 DataFrame，代码中的 spark 对象既是 SparkSession

//create a Dataset using spark.range starting from 5 to 100, with increments of 5
val numDS = spark.range(5, 100, 5)
// reverse the order and display first 5 items
numDS.orderBy(desc("id")).show(5)
//compute descriptive stats and display them
numDs.describe().show()
// create a DataFrame using spark.createDataFrame from a List or Seq
val langPercentDF = spark.createDataFrame(List(("Scala", 35), ("Python", 30), ("R", 15), ("Java", 20)))
//rename the columns
val lpDF = langPercentDF.withColumnRenamed("_1", "language").withColumnRenamed("_2", "percent")
//order the DataFrame in descending order of percentage
lpDF.orderBy(desc("percent")).show(false)

RDD的拓展

上面提到了 Dataset 和 DataFrame，这二者概念是 RDD 的演化版本，图表说明了它们的演进过程和主要区别：

另外 Spark 的设计自己并不支持跨应用共享RDD，想要共享数据可采起如下3种方式：

• 从外部存取

• 使用 Global Temporary View

• Ignite提供了一个Spark RDD抽象的实现，他能够在内存中跨越多个Spark做业容易地共享状态

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