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仅针对老师提纲中标注了（理解）和（理解并掌握）的部分进行整理

spark

spark是基于内存计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序

spark生态系统

spark基本概念

一个Application包含多个Job，每个Job包含多个Stage，每个Stage包含多个Task

RDD的使用

1、操作分类

转换类（例如 map filter） 行动类（例如 reduce collect）

2、惰性调用

整个转换过程只是记录了转换的轨迹，并不会发生真正的的计算，只有遇到行动操作时，才会发生真正的计算，开始从血缘关系源头开始，进行物理的转换操作。

3、血缘关系

记录DAG中从创建开始，包括所有转换过程和最终行动处理的全环节各个RDD之间的相互依赖关系。通过记录这个血缘关系，可以从头开始恢复生成每个中间RDD。

4、窄依赖

窄依赖表现为一个父RDD的分区对应于一个子RDD的分区或多个父RDD的分区对应于一个子RDD的分区

5、宽依赖

宽依赖表现为存在一个父RDD的一个分区对应于一个子RDD的多个分区

11 流计算与Flink

静态数据与流数据

流数据特征

批量计算和实时计算

流计算的概念

流计算的处理流程

1、数据实时采集

2、数据实时计算

3、实时查询服务