Author: 林子雨老师

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本节首先介绍Spark支持的三种典型集群部署方式，即standalone、Spark on Mesos和Spark on YARN；然后，介绍在企业中是如何具体部署和应用Spark框架的，在企业实际应用环境中，针对不同的应用场景，可以采用不同的部署应用方式，或者采用Spark完全替代原有的Hadoop架构，或者采用Spark和Hadoop一起部署的方式。
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前面已经学习了Spark安装，完成了实验环境的搭建，并且学习了Spark运行架构和RDD设计原理，同时，我们还学习了Scala编程的基本语法，有了这些基础知识作为铺垫，现在我们可以没有障碍地开始编写一个简单的Spark应用程序了——词频统计。
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Spark的核心是建立在统一的抽象RDD之上，使得Spark的各个组件可以无缝进行集成，在同一个应用程序中完成大数据计算任务。RDD的设计理念源自AMP实验室发表的论文《Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing》。
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本节首先介绍Spark的基本概念和架构设计方法，然后介绍Spark运行基本流程。
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通过前面的函数式编程的基础知识的学习，现在让我们通过一个单词统计的实例来加深对前面知识的消化理解。

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在Scala中，我们可以使用reduce这种二元操作对集合中的元素进行归约。
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在实际编程中，我们经常会用到一种操作，遍历一个集合并从中获取满足指定条件的元素组成一个新的集合。Scala中可以通过filter操作来实现。
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列表（List）、映射（Map）等数据结构经常需要进行遍历操作。
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map操作

map操作是针对集合的典型变换操作，它将某个函数应用到集合中的每个元素，并产生一个结果集合。
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Scala是一门多范式编程语言，混合了面向对象编程和函数式编程的风格。在过去很多年，面向对象编程一直是主流，但是，随着大数据时代的到来，函数式编程开始迅速崛起，因为，函数式编程可以较好满足分布式并行编程的需求（函数式编程一个重要特性就是值不可变性，这对于编写可扩展的并发程序而言可以带来巨大好处，因为它避免了对公共的可变状态进行同步访问控制的复杂问题）。
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