Spark提交的方式是什么
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1、Spark是什么？
○ 高可伸缩性
○ 高容错
○ 基于内存计算
2、Spark的生态体系（BDAS，中文:伯利克分析栈）
○ MapReduce属于Hadoop生态体系之一，Spark则属于BDAS生态体系之一
○ Hadoop包含了MapReduce、HDFS、HBase、Hive、Zookeeper、Pig、Sqoop等
○ BDAS包含了Spark、Shark（相当于Hive）、BlinkDB、Spark Streaming（消息实时处理框架,类似Storm）等等
○ BDAS生态体系图：
3、Spark与MapReduce
优势：
○ MapReduce通常将中间结果放到HDFS上，Spark是基于内存并行大数据框架，中间结果存放到内存，对于迭代数据Spark效率高。
○ MapReduce总是消耗大量时间排序，而有些场景不需要排序，Spark可以避免不必要的排序所带来的开销
○ Spark是一张有向无环图（从一个点出发最终无法回到该点的一个拓扑），并对其进行优化。
4、Spark支持的API
Scala、Python、Java等
5、运行模式
○ Local （用于测试、开发）
○ Standlone （独立集群模式）
○ Spark on Yarn （Spark在Yarn上）
○ Spark on Mesos （Spark在Mesos）
6、运行时的Spark
Driver程序启动多个Worker，Worker从文件系统加载数据并产生RDD（即数据放到RDD中，RDD是一个数据结构），并按照不同分区Cache到内存中。如图：
8、容错Lineage
8.1、容错基本概念
○ 每个RDD都会记录自己所依赖的父RDD，一旦出现某个RDD的某些partition丢失，可以通过并行计算迅速恢复
8.2、Narrow Dependent（窄依赖）和Wide Dependent（宽依赖）
○ RDD的依赖又分为Narrow Dependent（窄依赖）和Wide Dependent（宽依赖）
○ 窄依赖：每个partition最多只能给一个RDD使用，由于没有多重依赖，所以在一个节点上可以一次性将partition处理完，且一旦数据发生丢失或者损坏可以迅速从上一个RDD恢复
○ 宽依赖：每个partition可以给多个RDD使用，由于多重依赖，只有等到所有到达节点的数据处理完毕才能进行下一步处理，一旦发生数据丢失或者损坏，则完蛋了，所以在这发生之前必须将上一次所有节点的数据进行物化（存储到磁盘上）处理，这样达到恢复。
○ 宽、窄依赖示例图：
9、缓存策略
Spark通过useDisk、useMemory、deserialized、replication4个参数组成11种缓存策略。
useDisk：使用磁盘缓存（boolean ）
useMemory：使用内存缓存（boolean）
deserialized：反序列化（序列化是为了网络将对象进行传输，boolean：true反序列化\false序列化）
replication：副本数量（int）
通过StorageLevel类的构造传参的方式进行控制,结构如下：
class StorageLevel private(useDisk : Boolean ,useMemory : Boolean ,deserialized : Boolean ,replication：Ini)
10、提交的方式
○ spark-submit（官方推荐）
○ sbt run
○ java -jar
提交时可以指定各种参数
./bin/spark-submit --class--master --deploy-mode --conf = ... # other options [application-arguments]
例如：
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