自己写的spark入门实战教程，合适于有一定hadoop和数据分析经验的朋友。
spark简介
spark是一个开源的计算框架平台，在用该平台，数据分析程序可不自动交回到集群中的不同机器中，以可以解决如此大规模数据快速可以计算的问题，而它还上方需要提供一个优雅的编程范式，也让数据分析人员通过编译程序类似本机的数据分析程序即可解决利用集群并行计算。
spark项目由多个松散集成的组件横列。核心是sparkcore组件
，它实现方法了spark的基本功能，除了：任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块，而且的，sparkcore还定义,定义了弹性分布式数据集（rdd）的api，是spark内存可以计算与并行计算的比较多编程抽象。
在sparkcore上有一系列软件栈，主要用于柯西-黎曼方程了各种差别数据分析计算任务需求，和再连接关系型数据库或hadoophive的sql／hql的查询组件sparksql，对实时数据通过流式计算的组件sparksteaming，允许较常见机器学习算法并行计算组件mllib，支持什么分头并进图算出组件graphx等。
目的是进一步接受在数千个计算节点上的伸缩算出，sparkcore底层接受在各种集群管理器上不运行，除了hadoopyarn、apachemesos，的或spark那个软件的standalone独立调度器。
spark部署
安装spark都很简单，如果在机器上配置好最新版java环境，下载编译器好的spark软件包后即可在本地正常运行。其实，也是可以参照具体一点环境，在用maven编译需要的spark功能。
spark作战部署有两种，一是本地部署，二是集群部署。前者再起动本地的可交互环境脚本即可，正确在本机快速程序测试，后者的应用场景一些些，详细依据什么集群环境完全不同，可布署在简易工具的spark独立调度集群上、防御部署在hadoopyarn集群上、或作战部署在apachemesos下等。
其中，spark自带的单独的调度器是最简单实现程序spark集群环境的一种，再在多网计算机上安装好spark，然后在其中一台启动集群管理器（实际脚本），然后再在其他计算机上正常启动工作节点（按照脚本），并直接连接到管理器上表就行。
spark编程
在用spark编程，不需要先在本机安装好spark环境，然后把起动spark上下文管理器直接连接到本机（本地作战部署）又或者集群上的集群管理器（集群重新部署），再可以使用spark提供的抽象的概念接口编程表就行。
支持spark的原生语言是scala，一种接受jvm的脚本语言，是可以尽量减少其他语言在做数据转化过程的性能或信息丢失。但伴随着spark项目的不断完善，使用python和pyspark包、或是r和sparkr包并且spark编程也大都比较好的选择。
无论建议使用何地编程语言，在用spark进行数据分析的关键在于掌握到spark抽象的编程范式，其基本是流程和4步：
重新初始化sparkcontext
。sparkcontext即是spark上下文管理器（也一般称驱动器程序），它要注意你们负责向spark工作节点上发送指令并完成任务可以计算结果，但数据分析人员不需打听一下具体细节，单单不使用sparkcontext接口编程再试一下。
创建家族rdd
。弹性分布数据集rdd是spark在多机进行并行计算的核心数据结构，而使用spark接受数据分析，是需要需在用sparkcontext将外部数据读取数据到spark集群内。
设计数据转化能操作
。即你操作的结果是赶往个新的rdd，即在图计算中只不过是一个中间节点。具体例子于hadoop的map()映射算子，但又不光于此，spark还意见filter()过滤算子、distinct()去重算子、sample()重新采样算子，在内多个rdd整数集的交不了差补并等真包含于你的操作。
设计数据执行能操作
。即不能操作的结果向sparkcontext返回结果，或则将结果写入外部操作系统。具体例子于hadoop的reduce()算子，按某函数你操作两个数据并赶往一个同类型的数据，况且spark还支持什么collect()就返回结果算子、count()计数寄存器算子、taking()/fly()赶往部分数据算子、foreach()迭代计算出算子等能操作。
spark编程范式的本质是有向无环图的惰性算出
，即当在用上述事项通过编程后，spark将不自动将根据上述规定rdd和转化算子可以转换为有向无环图的数据工作流，唯有当不触发先执行算子时，才按需进行数据工作流的计算。此外，为一系列提高换算效率，spark设置成将在内存中负责执行，并手动进行内存分配管理，当然了结论人员也可依据什么需求实际persist()算子将中间步骤数据显式的将内存数据不持久化到磁盘中，以方便调试或复用。
在r环境下不使用spark实例
最新版的rstudio早较完整的板载显卡了spark数据分析功能，可以不在sparkr官方扩展接口基础上更方便啊的使用spark，要注意要安装好两个包，分别是sparklyr和dplyr。其中，sparklyr包提供给了更简洁易用的sparkr编程接口，dplyr包可以提供了一个语法可扩展的数据操作接口，支持与主流sql/nosql数据库连接，同时使数据操作与数据集数据结构解耦合，但是和spark原生算子可基本是不对应。
若上次运行，先在本机安装必要的包和spark环境：
之后运行下面的小例子，也可以发现自己，以外是需要初始化操作sparkcontext、导入到rdd数据和文件导入数据外，其他数据处理操作都与在本机做数据分析是一样的。
再者，以外dplyr接口外，sparklyr还封装了一套特征工程和广泛机器学习算法，根本无法不满足80%常见的数据分析与挖掘工作，当然了余下的20%定制算法又或者是流一次性处理、图计算出等任务，便要了解大量低阶的spark接口来实现了。
这个可以用lightspark,gnugnash这两个软件来替代adobeflashplayer。
lightspark接受基于opengl的颜色渲染和基于组件llvm的actionscript想执行。
现lightspark的开发者正式首页beta版,该版本支持2011版的flash脚本语言actionscript3.0。其它的开源flash播放器其它的东西如gnash和swfdec不支持actionscript3.0。
gnash允许很多swf版本7的特性和actionscript3。
