第44课：Spark Streaming之Spark内核回顾思考 1 spark streaming 与spark core 2 spark core思考
一：spark core的数据结构三种：
rdd
broadcast
accumlator
私有的，全局的理解
二：spark 思考
rdd理解是一个数组，是分布式的数组；而hashset、array 就是一个单机版本的结构， rdd平铺在分布式的机器上，和在一台机器上的具体的区别，不同部分位于不同的机器上， 因此必须获取数据的地址，如数组的下标，需要知道在什么机器上，加上了一个机器的维度而已， 所以我们学习RDD，认识RDD，和认识一个数组没有区别。RDD有自己的定位机制，不比一个数组的学习更复杂。
基于rdd的编程和调度 数组：循环遍历、增加、减少，在同一个进程中 RDD：位于不同机器上，因此要到不同机器上去操作，数据不动，代码动的理念。我们清楚知道RDD的数据位置 。http，ftp方式把代码传过去而已。有一个管理的过程，由driver来负责，而数组的操作没有管理，driver主要管理计算。
管理延伸出来的： 1、到不同的具体的机器，任务调度 2、在不同的机器上，容错的方式，出错了，怎么恢复？就像数组出错了，怎么恢复？（缓存，保存） 业界
