1、数据处理加工模型
（1）输入：文件，数据库，消息队列
（2）处理：函数，sql，mapreduce，bolt，transform/action
（3）输出：文件，数据库
2、spark简介
spark与hadoop开发wordcount对比
hadoop
（1）主方法
（2）map
（3）reduce
spark
（1）启动
（2）转换transform
（3）动作action
spark常用函数
转换（transformation）
转换含义
map(func)返回一个新分布式数据集，由每一个输入元素经过func函数转换后组成
filter(func)返回一个新数据集，由经过func函数计算后返回值为true的输入元素组成
flatMap(func)类似于map，但是每一个输入元素可以被映射为0或多个输出元素（因此func应该返回一个序列，而不是单一元素）
union(otherDataset)返回一个新的数据集，新数据集是由源数据集和参数数据集联合而成
distinct([numTasks]))返回一个包含源数据集中所有不重复元素的新数据集
groupByKey([numTasks])在一个（K,V）对的数据集上调用，返回一个（K，Seq[V])对的数据集
注意：默认情况下，只有8个并行任务来做操作，但是你可以传入一个可选的numTasks参数来改变它
reduceByKey(func, [numTasks])在一个（K，V)对的数据集上调用时，返回一个（K，V）对的数据集，使用指定的reduce函数，将相同key的值聚合到一起。类似groupByKey，reduce任务个数是可以通过第二个可选参数来配置的
join(otherDataset, [numTasks])在类型为（K,V)和（K,W)类型的数据集上调用时，返回一个相同key对应的所有元素对在一起的(K, (V, W))数据集
动作（actions）
动作含义
reduce(func)通过函数func（接受两个参数，返回一个参数）聚集数据集中的所有元素。这个功能必须可交换且可关联的，从而可以正确的被并行执行。
collect()在驱动程序中，以数组的形式，返回数据集的所有元素。这通常会在使用filter或者其它操作并返回一个足够小的数据子集后再使用会比较有用。
count()返回数据集的元素的个数。
first()返回数据集的第一个元素（类似于take（1））
take(n)返回一个由数据集的前n个元素组成的数组。注意，这个操作目前并非并行执行，而是由驱动程序计算所有的元素
saveAsTextFile(path)将数据集的元素，以textfile的形式，保存到本地文件系统，HDFS或者任何其它hadoop支持的文件系统。对于每个元素，Spark将会调用toString方法，将它转换为文件中的文本行
countByKey()对(K,V)类型的RDD有效，返回一个(K，Int)对的Map，表示每一个key对应的元素个数
foreach(func)在数据集的每一个元素上，运行函数func进行更新。这通常用于边缘效果，例如更新一个累加器，或者和外部存储系统进行交互，例如HBase
3、流式处理spark streaming
spark streaming 定时间隔的批处理，与storm的区别
storm启动
spark streaming启动
kafka是个分布式消息队列，与qmq的区别
kafka的topic都要指定分区个数，对应下游的多路并行接收处理
4、qunar实时日志统计流程
以分渠道计算pv/uv为例的流程：
（1）实时接入日志做清洗
（2）解析出渠道名称cid，设备标识uid
（3）按cid汇总，累加pv和uid集合，写入cache（redis）
（4）每日导出cache结果
PS：如果要导出明细，需考虑并发量，一般都是经过筛选后的子集
统计pv/uv的代码示例：
（1）总体和转换
（2）合并动作
（3）汇总动作
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