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为什么要学习Spark？作为一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。扩展广泛使用的MapReduce计算模型，而且高效地支持更多的计算模式，包括交互式查询和流处理。Spark的一个重要特点就是能够在内存中计算，因而更快。即使在磁盘上进行的复杂计算，Spark依然比MapReduce更加高效。优势如此明显的Spark，是不是要好好学习一下呢？
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Q：学了Spark有什么用呢？
A：首先说一下Spark的优势：
1、 更高的性能。因为数据被加载到集群主机的分布式内存中。数据可以被快速的转换迭代，并缓存用以后续的频繁访问需求。在数据全部加载到内存的情况下，Spark可以比Hadoop快100倍，在内存不够存放所有数据的情况下快hadoop10倍。
2、通过建立在Java、Scala、Python、SQL（应对交互式查询）的标准API以方便各行各业使用，同时还含有大量开箱即用的机器学习库。
3、与现有Hadoop 1和2.x(YARN)生态兼容，因此机构可以无缝迁移。
4、方便下载和安装。方便的Shell（REPL: Read-Eval-Print-Loop）可以对API进行交互式的学习。
5、借助高等级的架构提高生产力，从而可以讲精力放到计算上。
所以总结一下就是简单，快速，兼容性好，功能强大。不用再将注意力放在框架上，而是集中于业务逻辑，所以在大数据中Spark很受欢迎，学习Spark，符合市场需求。
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Q：怎么运行Spark？
A：Local本地模式、Spark独立集群、Mesos、Yarn-Standalone、Yarn-Client
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Q：Spark Api语言支持
A：（1）Scala（2）Java（3）Python
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Q：RDD（弹性分布式数据集）是？
A：只读的、分块的数据记录集合
可以通过读取来不同存储类型的数据进行创建、或者通过RDD操作生成（map、filter操作等）
使用者只能控制RDD的缓存或者分区方式
RDD的数据可以有多种类型存储方式(可（序列化）存在内存或硬盘中)
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Q：用DataFrame对数据进行处理，然后转成RDD，调用saveAsTextFile方法保存在HDFS上，然后出现了400个文件，但只有6条数据，大部分文件都是空的，调用RDD的partitions方法，有400个partition，也就是一个partition写了一个文件，而空的partition写成了空的文件，能不能不写空的文件？
A：修改分区就行了
val rdd1 = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8))
# 查看分区数
rdd1.partitions.length
# 改成1个分区
val rdd2 = rdd1.repartition(1)
rdd2.partitions.length
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