1.第一个概念：RDD
RDD(Resilient DistributedDatasets) ,弹性分布式数据集，是分布式内存的一个抽象概念，RDD提供了一种高度受限的共享内存模型，即RDD是只读的记录分区的集合，只能通过在其他RDD执行 确定的转换操作（如map、join和group by）而创建，然而这些限制使得实现容错的开销很低。
对开发者而言，RDD可以看作是Spark的一个对象，它本身运行于内存中，如读文件是一个RDD， 对文件计算是一个RDD，结果集也是一个RDD ，不同的分片、数据之间的依赖、key-value类型的map数据都可以看做RDD。
转换(Transformations)(如：map, filter, groupBy, join等)，Transformations操作是Lazy的，也就是说从一个RDD转换生成另一个RDD的操作不是马上执行，Spark在遇到Transformations操作时只会记录需要这样的操作，并不会去执行，需要等到有Actions操作的时候才会真正启动计算过程进行计算。
操作(Actions)(如：count, collect, save等)，Actions操作会返回结果或把RDD数据写到存储系统中。Actions是触发Spark启动计算的动因。
actions不会创造RDD，transformation会创造RDD。
2.spark架构
http://www.cnblogs.com/gaoxing/p/5041806.html
(3的那篇有对应的详细讲解，概况的话：为什么有LRU这个东西呢？也就是虚拟内存，真实内存装不下，先换到外存里，用的时候再抽进来，因为内存的大小固定，所以把最没用的换出去。)
3.spark与分布式计算
https://0x0fff.com/spark-misconceptions/
- 运行流详解
http://www.cnblogs.com/shishanyuan/archive/2015/08/19/4721326.html
（这个在运行模式，就是standalone还是cluster那里写的很乱。我上学的时候学到的调度的几个常见模式，一个是用yarn，一个是用mesos，主要是资源分配调度的粒度不一样，mesos的粒度更小，然而并不知道实际会不会更好。）
5.中文文档参考
http://my.oschina.net/hanzhankang/blog/200275