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import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object WordCount {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//创建spark配置文件对象.设置app名称，master地址,local表示为本地模式。
//如果是提交到集群中，通常不指定。因为可能在多个集群汇上跑，写死不方便
val conf = new SparkConf().setAppName("wordCount")
//创建spark context对象
val sc = new SparkContext(conf)
sc.textFile(args(0)).flatMap(_.split(" "))
.map((_,1))
.reduceByKey(_+_)
.saveAsTextFile(args(1))
sc.stop()
}
}核心代码很简单，首先看 textFile这个函数
SparkContext.scala
def textFile(
path: String,
minPartitions: Int = defaultMinPartitions): RDD[String] = withScope {
assertNotStopped()
//指定文件路径、输入的格式类为textinputformat，输出的key类型为longwritable，输出的value类型为text
//map(pair => pair._2.toString)取出前面的value,然后将value转为string类型
//最后将处理后的value返回成一个新的list，也就是RDD[String]
//setName(path) 设置该file名字为路径
hadoopFile(path, classOf[TextInputFormat], classOf[LongWritable], classOf[Text],
minPartitions).map(pair => pair._2.toString).setName(path)
}
关键性的操作就是：
返回了一个hadoopFile，它有几个参数：
path：文件路径
classOf[TextInputFormat]：这个其实就是输入文件的处理类，也就是我们mr中分析过的TextInputFormat，其实就是直接拿过来的用的，不要怀疑，就是酱紫的
classOf[LongWritable], classOf[Text]：这两个其实可以猜到了，就是输入的key和value的类型。
接着执行了一个map(pair => pair._2.toString)，将KV中的value转为string类型我们接着看看hadoopFile 这个方法
def hadoopFile[K, V](
path: String,
inputFormatClass: Class[_ <: InputFormat[K, V]],
keyClass: Class[K],
valueClass: Class[V],
minPartitions: Int = defaultMinPartitions): RDD[(K, V)] = withScope {
assertNotStopped()
// This is a hack to enforce loading hdfs-site.xml.
// See SPARK-11227 for details.
FileSystem.getLocal(hadoopConfiguration)
// A Hadoop configuration can be about 10 KB, which is pretty big, so broadcast it.
val confBroadcast = broadcast(new SerializableConfiguration(hadoopConfiguration))
val setInputPathsFunc = (jobConf: JobConf) => FileInputFormat.setInputPaths(jobConf, path)
//看到这里，最后返回的是一个 HadoopRDD 对象
//指定sc对象，配置文件、输入方法类、KV类型、分区个数
new HadoopRDD(
this,
confBroadcast,
Some(setInputPathsFunc),
inputFormatClass,
keyClass,
valueClass,
minPartitions).setName(path)
}最后返回HadoopRDD对象。
接着就是flatMap(.split(" ")) .map((,1))，比较简单
flatMap(_.split(" "))
就是将输入每一行，按照空格切割，然后切割后的元素称为一个新的数组。
然后将每一行生成的数组合并成一个大数组。
map((_,1))
将每个元素进行1的计数，组成KV对，K是元素，V是1接着看.reduceByKey(_+_)
这个其实就是将同一key的KV进行聚合分组，然后将同一key的value进行相加，最后就得出某个key对应的value，也就是某个单词的个数
看看这个函数
def reduceByKey(func: (V, V) => V): RDD[(K, V)] = self.withScope {
reduceByKey(defaultPartitioner(self), func)
}
这个过程中会分区，默认分区数是2，使用的是HashPartitioner进行分区，可以指定分区的最小个数
图2.1 spark资源调度
1、执行提交命令，会在client客户端启动一个spark-submit进程（用来为Driver申请资源）。
2、为Driver向Master申请资源，在Master的waitingDrivers 集合中添加这个Driver要申请的信息。Master查看works集合，挑选出合适的Work节点。
3、在选中的Work节点中启动Driver进程（Driver进程已经启动了，spark-submit的使命已经完成了，关闭该进程）。所以其实driver也需要资源，也只是跑在executor上的一个线程而已
4、Driver进程为要运行的Application申请资源（这个资源指的是Executor进程）。此时Master的waitingApps 中要添加这个Application申请的资源信息。这时要根据申请资源的要求去计算查看需要用到哪些Worker节点（每一个节点要用多少资源）。在这些节点启动Executor进程。
（注：轮询启动Executor。Executor占用这个节点1G内存和这个Worker所能管理的所有的core）
5、此时Driver就可以分发任务到各个Worker节点的Executor进程中运行了。
Master中的三个集合
val works = new HashSet[WorkInfo]()
works 集合采用HashSet数组存储work的节点信息，可以避免存放重复的work节点。为什么要避免重复？首先我们要知道work节点有可能因为某些原因挂掉，挂掉之后下一次与master通信时会报告给master，这个节点挂掉了，然后master会在works对象里把这个节点去掉，等下次再用到这个节点是时候，再加进来。这样来说，理论上是不会有重复的work节点的。可是有一种特殊情况：work挂掉了，在下一次通信前又自己启动了，这时works里面就会有重复的work信息。
val waitingDrivers = new ArrayBuffer[DriverInfo]()
当客户端向master为Driver申请资源时，会将要申请的Driver的相关信息封装到master节点的DriverInfo这个泛型里，然后添加到waitingDrivers 里。master会监控这个waitingDrivers 对象，当waitingDrivers集合中的元素不为空时，说明有客户端向master申请资源了。此时应该先查看一下works集合，找到符合要求的worker节点，启动Driver。当Driver启动成功后，会把这个申请信息从waitingDrivers 对象中移除。
val waitingApps = new ArrayBuffer[ApplicationInfo]()
Driver启动成功后，会为application向master申请资源，这个申请信息封存到master节点的waitingApps 对象中。同样的，当waitingApps 集合不为空，说明有Driver向Master为当前的Application申请资源。此时查看workers集合，查找到合适的Worker节点启动Executor进程，默认的情况下每一个Worker只是为每一个Application启动一个Executor，这个Executor会使用1G内存和所有的core。启动Executor后把申请信息从waitingApps 对象中移除。
注意点：上面说到master会监控这三个集合，那么到底是怎么监控的呢？？？
master并不是分出来线程专门的对这三个集合进行监控，相对而言这样是比较浪费资源的。master实际上是‘监控’这三个集合的改变，当这三个集合中的某一个集合发生变化时（新增或者删除），那么就会调用schedule()方法。schedule方法中封装了上面提到的处理逻辑。1、默认情况下，每一个Worker只会为每一个Application启动一个Executor。每个Executor默认使用1G内存和这个Worker所能管理的所有的core。
2、如果想要在一个Worker上启动多个Executor，在提交Application的时候要指定Executor使用的core数量（避免使用该worker所有的core）。提交命令：spark-submit --executor-cores
3、默认情况下，Executor的启动方式是轮询启动，一定程度上有利于数据的本地化。
什么是轮询启动？？？为什么要轮训启动呢？？？
轮询启动：轮询启动就是一个个的启动。例如这里有5个人，每个人要发一个苹果+一个香蕉。轮询启动的分发思路就是：五个人先一人分一个苹果，分发完苹果再分发香蕉。
为什么要使用轮询启动的方式呢？？？我们做大数据计算首先肯定想的是计算找数据。在数据存放的地方直接计算，而不是把数据搬过来再计算。我们有n台Worker节点，如果只是在数据存放的节点计算。只用了几台Worker去计算，大部分的worker都是闲置的。这种方案肯定不可行。所以我们就使用轮询方式启动Executor，先在每一台节点都允许一个任务。
存放数据的节点由于不需要网络传输数据，所以肯定速度快，执行的task数量就会比较多。这样不会浪费集群资源，也可以在存放数据的节点进行计算，在一定程度上也有利于数据的本地化。
粗粒度（富二代）：
在任务执行之前，会先将资源申请完毕，当所有的task执行完毕，才会释放这部分资源。
优点：每一个task执行前。不需要自己去申请资源了，节省启动时间。
缺点：等到所有的task执行完才会释放资源(也就是整个job执行完成)，集群的资源就无法充分利用。
这是spark使用的调度粒度，主要是为了让stage，job，task的执行效率高一点细粒度（穷二代）：
Application提交的时候，每一个task自己去申请资源，task申请到资源才会执行，执行完这个task会立刻释放资源。
优点：每一个task执行完毕之后会立刻释放资源，有利于充分利用资源。
缺点：由于需要每一个task自己去申请资源，导致task启动时间过长，进而导致stage、job、application启动时间延长。我们提交任务时，可以指定一些资源限制的参数：
--executor-cores ： 单个executor使用的core数量,不指定的话默认使用该worker所有能调用的core
--executor-memory ： 单个executor使用的内存大小，如1G。默认是1G
--total-executor-cores ： 整个application最多使用的core数量，防止独占整个集群资源https://blog.csdn.net/qq_33247435/article/details/83653584#3Spark_51
一个application的调度到完成，需要经过以下阶段：
application-->资源调度-->任务调度（task）-->并行计算-->完成
图3.1 spark调度流程
可以看到，driver启动后，会有下面两个对象：
DAGScheduler：
据RDD的宽窄依赖关系将DAG有向无环图切割成一个个的stage，将stage封装给另一个对象taskSet，taskSet=stage，然后将一个个的taskSet给taskScheduler。
taskScheduler:
taskSeheduler拿倒taskSet之后，会遍历这个taskSet，拿到每一个task，然后去调用HDFS上的方法，获取数据的位置，根据获得的数据位置分发task到响应的Worker节点的Executor进程中的线程池中执行。并且会根据每个task的执行情况监控，等到所有task执行完成后，就告诉master将所哟executor杀死任务调度中主要涉涉及到以下流程：
1）、DAGScheduler：根据RDD的宽窄依赖关系将DAG有向无环图切割成一个个的stage，将stage封装给另一个对象taskSet，taskSet=stage，然后将一个个的taskSet给taskScheduler。
2）、taskScheduler：taskSeheduler拿倒taskSet之后，会遍历这个taskSet，拿到每一个task，然后去调用HDFS上的方法，获取数据的位置，根据获得的数据位置分发task到响应的Worker节点的Executor进程中的线程池中执行。
3）、taskScheduler：taskScheduler节点会跟踪每一个task的执行情况，若执行失败，TaskScher会尝试重新提交，默认会重试提交三次，如果重试三次依然失败，那么这个task所在的stage失败，此时TaskScheduler向DAGScheduler做汇报。
4）DAGScheduler：接收到stage失败的请求后，，此时DAGSheduler会重新提交这个失败的stage，已经成功的stage不会重复提交，只会重试这个失败的stage。
（注：如果DAGScheduler重试了四次依然失败，那么这个job就失败了，job不会重试掉队任务的概念：
当所有的task中，75%以上的task都运行成功了，就会每隔一百秒计算一次，计算出目前所有未成功任务执行时间的中位数*1.5，凡是比这个时间长的task都是挣扎的task。总的调度流程：
=======================================资源调度=========================================
1、启动Master和备用Master（如果是高可用集群需要启动备用Master，否则没有备用Master）。
2、启动Worker节点。Worker节点启动成功后会向Master注册。在works集合中添加自身信息。
3、在客户端提交Application，启动spark-submit进程。伪代码：spark-submit --master --deploy-mode cluster --class jarPath
4、Client向Master为Driver申请资源。申请信息到达Master后在Master的waitingDrivers集合中添加该Driver的申请信息。
5、当waitingDrivers集合不为空，调用schedule()方法，Master查找works集合，在符合条件的Work节点启动Driver。启动Driver成功后，waitingDrivers集合中的该条申请信息移除。Client客户端的spark-submit进程关闭。
（Driver启动成功后，会创建DAGScheduler对象和TaskSchedule对象）
6、当TaskScheduler创建成功后，会向Master会Application申请资源。申请请求发送到Master端后会在waitingApps集合中添加该申请信息。
7、当waitingApps集合中的元素发生改变，会调用schedule()方法。查找works集合，在符合要求的worker节点启动Executor进程。
8、当Executor进程启动成功后会将waitingApps集合中的该申请信息移除。并且向TaskSchedule反向注册。此时TaskSchedule就有一批Executor的列表信息。
=======================================任务调度=========================================
9、根据RDD的宽窄依赖，切割job，划分stage。每一个stage是由一组task组成的。每一个task是一个pipleline计算模式。
10、TaskScheduler会根据数据位置分发task。（taskScheduler是如何拿到数据位置的？？？TaskSchedule调用HDFS的api，拿到数据的block块以及block块的位置信息）
11、TaskSchedule分发task并且监控task的执行情况。
12、若task执行失败或者挣扎。会重试这个task。默认会重试三次。
13、若重试三次依旧失败。会把这个task返回给DAGScheduler，DAGScheduler会重试这个失败的stage（只重试失败的这个stage）。默认重试四次。
14、告诉master，将集群中的executor杀死，释放资源。