大数据开发人员，根据企业大数据处理的需求，进行大数据平台系统的搭建，比如说Hadoop，比如说Spark，而不同的大数据处理框架，采取不同的编程语言和编程模型，这就需要技术开发人员要掌握相关的技术。今天我们以Spark开发为例，来分享一下Spark大数据开发当中的一些编程示例。
Spark框架的核心思想，还是基于分布式架构，并且计算模式继承了MapReduce，并在此基础之上进行了扩展，支持更多的计算模式，以满足更多的大数据应用场景需求。
Spark程序架构，严格来说还是按照分布式架构来的，所有Spark开发，严格来说属于分布式编程。Spark程序工作时通常最少2个进程，有且只有两个角色driver和executor。
Spark程序开发的流程，一般有以下三个步骤：
1、本地ide开发逻辑，并使用local[*]进行调试
2、部署集群使用spark-client进行测试(可能没有)
3、部署集群使用spark-cluster实际部署
一般开发一个spark程序都要走上面的3个步骤，但是有些非常奇怪的现象是，步骤1没问题，但是实际到集群部署，到了2和3就出错，这是为什么呢？
主要的原因是因为读取的配置参数和预期不符合，常见错误和问题：
submit提交后出现
java.lang.NullPointerException
Not Serializable
另外，Spark程序模型实质是分布式编程，两个角色driver和executor之间如何实现信息传递呢？
首先，信息收集到driver
通常都是用spark自己提供的action算子。
然后，信息下发到executor
这种情况很常见几乎每个程序都会用到，具体分为启动初始化时参数传递和允许中传递：
①利用闭包特性（高大上，驾驭有难度，各种跨进程rpc编程，分布式编程框架所使用，缺点是由于jvm专用，一般在启动初始化时传递）
②利用--files传递配置文件，executor通过lazy读取
③利用spark的广播功能，注意可序列化，属于允许中传递
④利用spark-submit和yarn机制
关于Spark开发，以上就是给到大家的一个简单的编程示例介绍，作为大数据领域重要的计算框架掌握Spark开发是必须的技能，也建议大家在学习阶段予以重视，做到牢牢掌握。
