1.简单介绍和安装：
(1)Spark使用scala编写，运行在JVM（java虚拟机）上。所以，安装Spark需要先安装JDK。安装好java后，到官网下载安装包（压缩文件）：http://spark.apache.org/downloads.html ，当前使用的版本是：spark-1.6.1-bin-hadoop2.4.tgz。
(2)解压，查看目录内容：
tar -zxvf spark-1.6.1-bin-hadoop2.4.tgz cd spark-1.6.1-bin-hadoop2.4
这样我们可以在单机模式下运行Spark了，Spark也可以运行在Mesos、YARN等上。
2.Spark交互式shell：
(1) Spark只支持Scala和Python两种Shell。为了对Spark Shell有个感性的认识，我们可以follow官网的quick-start教程：http://spark.apache.org/docs/latest/quick-start.html
首先启动Spark shell，Scala和Python有2种不同启动方式（下面，我们以Scala为例介绍）：
Scala：
./bin/spark-shell
scala启动shell参数：
./bin/spark-shell --name "axx" --conf spark.cores.max=5 --conf spark.ui.port=4041
Python：
./bin/pyspark
启动后有如下界面：
如果需要修改显示的日志级别，修改$SPARK_HOME/conf/log4j.properties文件。
(2)Spark中第一个重要名词：RDD(Resilient Distributed Dataset)，弹性分布式数据集。
在Spark中，使用RDD来进行分布式计算。RDD是Spark对于分布数据和分布计算的基本抽象。
RDD包括两类操作，actions 和 transformations；
行动操作（actions）：会产生新的值。会对RDD计算出一个结果，并把结果返回到驱动器程序中（例如shell命令行中，我们输入一个计算指令，spark为我们返回的结果值），或把结果存储到外部存储系统（如HDFS）中（我们在后边还会看到rdd.saveAsTextFile()）。
转化操作（transformations）：会产生一个新的RDD。
val lines = sc.textFile("file:///spark/spark/README.md")通过读取文件的方式来定义一个RDD。默认地，textFile会读取HDFS上的文件，加上file://指定读取本地路径的文件。
lines.count() lines.first()
上边是2个actions操作，分别返回RDD的行数和第一行数据。
val linesWithSpark = lines.filter(line=>lines.contains("spark"))上边是一个transformations操作，生成一个新的RDD，该RDD是lines的一个子集，只返回包含spark的行。
3.Spark核心概念：
每个Spark应用都包含一个驱动程序，该驱动程序在集群中执行并行计算。在前面的事例中，驱动程序就是spark shell本身。驱动程序通过SparkContext对象（对计算集群的一个连接）来访问Spark。
为了运行RDD操作，驱动程序会管理一些叫做执行器的节点。当在分布式系统中运行时，架构图如下：
4.独立应用：
除了在shell中运行，还可以运行独立应用。与Spark Shell主要区别是，当开发独立应用时，你需要自己初始化SparkContext。
4.1 初始化SparkContext
首先，需要创建SparkConf对象来配置应用，然后通过SparkConf来创建SparkContext。初始化SparkContext对象：
SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("wc_ms");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);setAppName可以设置这个独立应用的名称，后期我们可以在WebUI上监控这个应用。
4.2 开发WordCount程序：
通过Maven构建Spark程序，pom只需要引入一个依赖（根据具体的Spark版本而定）：
org.apache.spark spark-core_2.10 1.6.1
WordCount.java
package com.vip.SparkTest;
import java.util.Arrays;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction;
import org.apache.spark.api.java.function.Function2;
import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;
import scala.Tuple2;
public class WordCount {
public static void main(String[] args) {
String inputfile = args[0];
String outputfile = args[1];
//得到SparkContext
SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("wc_ms");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
//加载文件到RDD
JavaRDD input = sc.textFile(inputfile);
//flatMap方法，来自接口JavaRDDLike，JavaRDD继承接口JavaRDDLike。
//将文件拆分成一个个单词（通过空格分开）；transformation操作，生成一个新的RDD。
JavaRDD words = input.flatMap(
new FlatMapFunction()
{
@Override
public Iterable call(String content) throws Exception {
// TODO Auto-generated method stub
return Arrays.asList(content.split(" "));
}
}
);
//先转换成元组(key-value)，word - 1 word2 - 1；
//再Reduce汇总计算
JavaPairRDD counts = words.mapToPair(
new PairFunction(){
@Override
public Tuple2 call(String arg0) throws Exception {
// TODO Auto-generated method stub
return new Tuple2(arg0,1);
}
}
).reduceByKey(
new Function2(){
@Override
public Integer call(Integer x, Integer y) throws Exception {
// TODO Auto-generated method stub
return x+y;
}
}
)
;
counts.saveAsTextFile(outputfile);
sc.close();
}
} 上边对应的步骤做了注释。
4.3 发布应用到Spark（单机或者集群）：
(1)首先，要将开发好的程序打包：
mvn package
得到jar包：SparkTest-0.0.1-SNAPSHOT.jar
(2)将相关文件上传到服务器上：
将要做count的文本文件、jar文件上传服务器。
(3)使用spark-submit启动应用：
$SPARK_HOME/bin/spark-submit \ --class "com.vip.SparkTest.WordCount" \ --master local \ ./SparkTest-0.0.1-SNAPSHOT.jar "输入目录" "输出目录"
说明： --class 指定程序的主类；
--master 指定Spark的URL，因为是在本机，所以指定了local
输入目录：包含所有输入的文本文件（可能是一个或多个文件）。
输出目录：这块要特别注意，首先这是一个目录，不能是文件；再次这个目录不能事先创建，否则报错。
(4) 运行结果：
最后执行成功后，生成了2个文件：
part-00000 _SUCCESS
part-00000文件内容：
至此，我们的wordcount程序结束。
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