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推荐纸质教材：林子雨、郑海山、赖永炫编著《Spark编程基础（Python版）》

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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推荐纸质教材：林子雨、郑海山、赖永炫编著《Spark编程基础（Python版）》

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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推荐纸质教材：林子雨、郑海山、赖永炫编著《Spark编程基础（Python版）》
本教程改编自林子雨老师编著《Spark入门教程（Scala版）》，本教程中内容均直接复制《Spark入门教程（Scala版）》，然后修改成Python语言版本。


说明：
（1）开发Spark应用程序时，可以采用Scala、Python、Java和R等语言，首选语言是Scala，因为Spark这个软件本身就是使用Scala语言开发的。如果想学习基于Scala的Spark入门教程，请访问《子雨大数据之Spark入门教程（Scala版）》
（2）本教程采用Python语言编写Spark应用程序，在知识安排上，首先学习Python编程，然后再学习Spark应用程序开发。如果读者此前没有学习过Python，建议首先学习厦门大学数据库实验室编写的《Python入门教程》

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除了可以对本地文件系统进行读写以外，Spark还支持很多其他常见的文件格式（如文本文件、JSON、SequenceFile等）和文件系统（如HDFS、Amazon S3等）和数据库（如MySQL、HBase、Hive等）。数据库的读写我们将在Spark SQL部分介绍，因此，这里只介绍文件系统的读写和不同文件格式的读写。
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Spark中的两个重要抽象是RDD和共享变量。上一章我们已经介绍了RDD，这里介绍共享变量。

在默认情况下，当Spark在集群的多个不同节点的多个任务上并行运行一个函数时，它会把函数中涉及到的每个变量，在每个任务上都生成一个副本。但是，有时候，需要在多个任务之间共享变量，或者在任务（Task）和任务控制节点（Driver Program）之间共享变量。为了满足这种需求，Spark提供了两种类型的变量：广播变量（broadcast variables）和累加器（accumulators）。广播变量用来把变量在所有节点的内存之间进行共享。累加器则支持在所有不同节点之间进行累加计算（比如计数或者求和）。
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虽然RDD中可以包含任何类型的对象，但是“键值对”是一种比较常见的RDD元素类型，分组和聚合操作中经常会用到。
Spark操作中经常会用到“键值对RDD”（Pair RDD），用于完成聚合计算。普通RDD里面存储的数据类型是Int、String等，而“键值对RDD”里面存储的数据类型是“键值对”。
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