SPARK（有操作）：
1. spark作业
2. spark-RDD（必考编程：常用算子 map groupby key flatmap-单词统计、单词排序）
3. spark-sql（和hive相似，可能有捆绑，如何操作*考的不深，不一定编程 必须了解操作 判断选择题）
4. spark-streaming（看包、做作业，题目有变换）
一、Spark的代码特点:简洁易懂
二、Spark与Hadoop的对比
三、Spark架构
Spark的基本组件有Excutor,SparkContext和Task
四、Spark的运行基本流程
五、Yarn-cluster和yarn-client
Yarn-cluster适用于生产环境, Yarn-client适用于交互和调试
六、RDD简介
七、RDD的特点
八、Stage的概念
RDD有两种依赖，分别为宽依赖(wide dependency/shuffle dependency)和窄依赖(narrow dependency)
这里借用一下CSDN中杨林伟博主的介绍
1.窄依赖:父RDD的一个分区只会被子RDD的一个分区依赖
2.宽依赖:父RDD的一个分区会被子RDD的多个分区依赖(涉及到Shuffle)
九、Spark的核心原理
1.用户代码(如rdd1.join...)转换为有向无环图(DAG)后,交给DAGScheduler
2.有DAGScheduler把RDD的有向无环图分割成各个Stage的有向无环图形成TaskSet,再提交给TaskScheduler
3.有TaskScheduler把任务(Task)提交给每个Worker上的Executor执行据以的Task
4.在TaskScheduler中,是不知道各个Stage的存在的,运行的只有Task
十、Stage的概念
十一、RDD的转换与操作(学生的平均成绩计算)
十一、Spark中文件的读取与存储
详细步骤如下
十二、编写SparkWordCount(单词计数程序)
十三、持久化
十四、Spark DataFrame基本操作
① DataFrame：DataFrame 是一种以 RDD 为基础的分布式数据集，类似于传统数据库的二维表格，带有 Schema 元信息(可以理解为数据库的列名和类型)。DataFrame = RDD ＋ 泛型 + SQL 的操作 + 优化
② DataSet：DataSet是DataFrame的进一步发展，它比RDD保存了更多的描述信息，概念上等同于关系型数据库中的二维表，它保存了类型信息，是强类型的，提供了编译时类型检查。调用 Dataset 的方法先会生成逻辑计划，然后被 spark 的优化器进行优化，最终生成物理计划，然后提交到集群中运行！DataFrame = Dateset[Row]
- DataFrame = RDD - 泛型 + Schema + SQL + 优化
- DataSet = DataFrame + 泛型
- DataSet = RDD + Schema + SQL + 优化
DataFrame是一种不可变的分布式数据集,被组织成指定的列,类似于关系数据库中的表
数据集的每一列都带有名称和类型,对于数据的内部结构又很强的描述性
RDD是分布式的Java对象的集合,DataDrame是分布式的Row对象的集合
十五、读取mysql数据库test的student表
十六、从Hive中的表创建DataFrame
十七、保存DataFrame文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-763797.html
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