前言

大概花了一个月（2020-09~2020-10）左右的时间，看完了整本书。笔者毕业后，主要从事机器学习、数据挖掘方向的相关工作。由于Spark作为目前主流的分布式计算引擎，个人也一直在用Spark进行相关的数据分析与建模工作。通读全书，感觉比较适合入门级学习，主要介绍了Spark 2.0相关API及Spark生态。涵盖Spark SQL、Struct Streaming、GraphX、MLlib等内容。对初学者而言是一本不错的书籍。

数据、源码链接: https://github.com/databricks/Spark-The-Definitive-Guide

第Ⅰ部分 大数据与Spark概述

链接: https://blog.csdn.net/Java_Man_China/article/details/109321946

第Ⅱ部分 结构化API–DataFrame、SQL和Dataset

链接: https://blog.csdn.net/Java_Man_China/article/details/109321946

第Ⅲ部分 低级API

链接: https://blog.csdn.net/Java_Man_China/article/details/109378254

第Ⅳ部分 生产与应用

链接: https://blog.csdn.net/Java_Man_China/article/details/109400672

第Ⅴ部分 流处理

waterMark 之 update模式
延迟的数据在一定的时间阈值范围内任然可被处理，一旦超过waterMark，该记录将不再被处理。streaming的输出模式主要有update、append、complete，waterMark对complete模式下的输出没有任何影响。因此下面结合update和append两种模式来阐述waterMark：（图片来自Spark官网）

update模式，在trigger发生时，会将当前的数据进行统计，并输出到result table，等到下一次trigger时，若发生之前存在延迟数据且在指定阈值范围内（waterMark），则将更新后的数据输出（此时只输出发生变化了的统计数据），同时根据水印的值，endTime小于水印的窗口(某窗口：startTime - endTime)所包含的记录将彻底的从内存中删除，这将保证内存永远够用。

update模式下采用socket得到的案例：
第一次水印：in(0) --> out(10:53)
第二次水印：in(10:53) —>out(10:58)
第三次水印：in(10:58) —>out(10:58) [水印不可能倒退]

第三次输入后，过期窗口的数据才从内存中删除。因为此时in(10:58) >第一次输入结果中的红色框（区间为前闭后开）

waterMark 之 append模式

Append模式下，若指定了水位（waterMark）,则在trigger发生时，不会立即将结果输出到result table，会考虑当前的（waterMark > max event time - threshold）是否成立，若成立，则计算结果并输出，若不成立，则等到下一次trigger时，再次进行比较，直到满足条件时，输出结果。（个人理解是，waterMark + append模式下只输出过期了的数据，因为这些数据永远不会再发生变化）

第Ⅵ部分 高级分析与机器学习

链接: https://editor.csdn.net/md/?articleId=109321946//未写待续

第Ⅶ部分 生态系统

链接: https://editor.csdn.net/md/?articleId=109321946//未写待续