概论

宏观上说，每个 Spark 应用程序都由一个驱动程序(driver programe)构成，驱动程序在集群上运行用户的 main 函数来执行各种各样的并行操作(parallel operations)。Spark 的主要抽象是提供一个弹性分布式数据集(RDD resilient distributed dataset)，RDD 是指能横跨集群所有节点进行并行计算的分区元素集合。RDD 可以从 Hadoop 文件系统中的一个文件中创建而来(或其他 Hadoop 支持的文件系统)，或者从一个已有的 Scala 集合转换得到。用户可以要求 Spark 将 RDD 持久化(persist)到内存中，来让它在并行计算中高效地重用。最后，RDD 能从节点失败中自动地恢复过来。

Spark 的第二个抽象是共享变量(shared variables)，共享变量能被运行在并行计算中。默认情况下，当 Spark 运行一个并行函数时，这个并行函数会作为一个任务集在不同的节点上运行，它会把函数里使用的每个变量都复制搬运到每个任务中。有时，一个变量需要被共享到交叉任务中或驱动程序和任务之间。Spark 支持 2 种类型的共享变量：广播变量(broadcast variables)，用来在所有节点的内存中缓存一个值；累加器(accumulators)，仅仅只能执行“添加(added)”操作，例如：记数器(counters)和求和(sums)。

这个指南会在 Spark 支持的所有语言中演示它的每一个特征。可以非常简单地从一个 Spark 交互式 shell 开始 -—— bin/spark-shell 开始一个 Scala shell，或 bin/pyspark 开始一个 Python shell。