一.定义及描述
分布式计算(Distributed Computing)，又称分散式计算，指通过分布式系统进行计算的方式。分布式系统中的每一个运算单元存在于不同的计算机/处理器上，通过调度算法进行信息传递、协作以实现一件大而繁的目标。
简单来说，就是一个任务被拆分成很多个小任务，由多个计算机解决后合并。
二.分布式计算框架
1. Mapreduce（map-reduce）
一个基于集群的高性能并行计算平台，提供了一个庞大但设计精良的并行计算软件框架，能够自动对运算任务进行并行化处理，自动划分计算数据和计算任务。
Map表示对一个列表（list）的每个元素做计算，reduce表示对一个列表的每个元素做迭代运算。
首先在Map处理杂乱无章的原始数据（此时每条数据之间没有关系）；然后进入Reduce阶段，数据是以key后面跟着若干个value来组织的，这若干个value都在一个key下，因此具有关联性。
Tips： 刚读到这里的时候还不太理解value和key的具体含义，查阅资料后解释如下：
Key：偏移量，我们首先计算的 字符串长度 ，然后按照字符串来进行不断分割；
value：每一行的数据。真正对其进行分割的值。
举个栗子
1，2，3，4
a，b，c，d
1，a，2，b
运算流程：
①.一行便是一个map的输入值，一般情况下map为3，也就是有3个map值。
②.之后，对三行数据进行划分，这里用到了FileInputFormat（看起来很高大上的词语罢了）进行处理。
第一个map传递的value值便是1，2，3，4
③.之后，进一步划分数据，分割字符串后传递给reduce。
④.reduce进行处理，通俗来讲，这一步其实就是进行计数，看有多少个分区，就有多少个reduce
eg：分区1:2个1
分区2:2个2
分区3:1个b ……
因此：reduce工作：数这里面装几个数据
三行数据会调用map方法3次，
第一次key为0，value为“1，2，3，4”
第二次key为9（7个字符+2个换行符）
第三次key为18（7+2+7+2） value“1，a，2，b”
for (IntWritable val : values) {sum += val.get();System.out.println("val.get():" + val.get());}
2. Spark（RDD模型）
基于MapReduce算法实现的分布式计算，是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，一般当需要处理的数据量超过的单机负载，或需要花费大量时间时，选择spark集群。
和MapReduce技术相比，Spark有如下优势：
①. 有一个全面、统一的框架用于管理不同性质（文本数据、图表数据等）数据集和数据源的大数据处理需求
②. 官方吹牛中说将Hadoop集群中的应用在内存中的运行速度提升100倍，甚至能够将应用在磁盘上的运行速度提升10倍
先提出一个新的概念：RDD——抽象弹性分布式数据集（Resiliennt Distributed Datasets，RDD），这使得 Spark 的各个组件可以无缝地进行集成，能够在同一个应用程序中完成大数据处理。
官方解释： 它是一种有容错机制的特殊数据集合，可以分布在集群的结点上，以函数式操作集合的方式进行各种并行操作。
人话： 分布式对象集合，本质上是一个只读的分区记录集合，每个RDD可以分为多个数据集片段（分区），不同分区可以保存在集群的不同节点上，从而在集群中不同节点并行计算。
几个属性 ：
只读： 不能修改，只能通过转换操作生成新的RDD。
分布式 ：可以分布在多个计算机上并行计算。
弹性 ：计算过程中内存不够时他会和磁盘进行数据交换。
基于内存 ：可以全部或部分缓存在内存中，在多次计算间重用。
RDD是一种更为通用的迭代并行计算框架，用户可以显示控制计算的中间结果，并将其自由用于之后的计算，因为很多个应用场景中，不同计算阶段之间会重复使用中间结果，即一个阶段的输出结果会作为下一个阶段的输入，刚才所讲的Mapreduce最大的缺点就是它的非循环式的数据流模型，使得在迭代计算时要进行大量的磁盘I/O操作。而RDD不需要用户关注底层数据的分布式特性，只需要将具体的应用逻辑表达为一系列转换就可以实现管道化（我理解为一体化操作），避免了中间结果的拥堵，降低开销。
RDD基本操作： 转化操作和行动操作
转化操作 ：从一个RDD产生一个新的RDD
行动操作 ：进行实际运算，只有当执行行动操作时才会触发计算任务提交，从而执行相应的计算操作。
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构建操作
方式：
从内存里直接读取数据
从文件系统（HDFS分布式文件系统/本地文件系统）中读取数据 -
转换操作
返回到新的RDD进行操作，注意，这里不对RDD内的数据进行计算，并且许多转换操作都是针对各个元素，也就是转换操作只会操作RDD的一个元素 -
行动操作
执行计算并按指定的方式输出结果，行动操作接受RDD后，输出结果（数值）架构：
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Spark SQL： 提供通过Apache Hive的SQL变体Hive查询语言（HiveQL）与Spark进行交互的API。每个数据库表被当做一个RDD，Spark SQL查询被转换为Spark操作。
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Spark Streaming： 对实时数据流进行处理和控制。Spark Streaming允许程序能够像普通RDD一样处理实时数据
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MLlib： 一个常用机器学习算法库，算法被实现为对RDD的Spark操作。这个库包含可扩展的学习算法，比如分类、回归等需要对大量数据集进行迭代的操作。
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GraphX： 控制图、并行图操作和计算的一组算法和工具的集合。GraphX扩展了RDD API，包含控制图、创建子图、访问路径上所有顶点的操作
运行流程：
①. 构建Spark Application的运行环境，启动SparkContext（用于连接Spark集群、创建RDD、累加器（accumlator）、广播变量（broadcast variables））
②. SparkContext向资源管理器（可以是Standalone，Mesos，Yarn）申请运行Executor资源（资源调度器），并启动StandaloneExecutorbackend（建立Executor线程池,开始执行Task,并向SparkContext报告,直至Task完成）
③. Executor向SparkContext申请Task
④. SparkContext将应用程序分发给Executor
⑤. SparkContext构建成DAG图（ DAG叫做有向无环图,Spark中的RDD通过一系列的转换算子操作和行动算子操作形成了一个DAG，DAG是一种非常重要的图论数据结构），将DAG图分解成Stage、将Taskset发送给Task Scheduler（任务调度器），最后由Task Scheduler将Task发送给Executor运行
⑥. Task在Executor上运行，运行完释放所有资源
学习参考：http://c.biancheng.net/view/3644.html
https://www.cnblogs.com/cxxjohnson/p/8909578.html
写在最后：经过学习后个人感觉，Spark是MapReduce的升级版，还有很多内容没有在本文中提及，之后的学习笔记将会着重对Spark的计算架构着重研究。
