Spark原理|青训营笔记
在大数据计算体系中，主要有流计算和批计算，而Spark主要负责批的计算处理，也具有一些相当的优势
Spark框架
应用程序(Application) : 基于Spark的用户程序，包含了一个Driver Program 和集群中多个的Executor；
驱动(Driver) : 运行Application的main()函数并且创建SparkContext;
执行单元(Executor) : 是为某Application运行在Worker Node上的一个进程，该进程负责运行Task，并且负责将数据存在内存或者磁盘上，每个Application都有各自独立的Executors;
集群管理程序(Cluster Manager) : 在集群上获取资源的外部服务(例如：Local、Standalone、Mesos或Yarn等集群管理系统)；
操作(Operation): 作用于RDD的各种操作分为Transformation和Action.
整个 Spark 集群中,分为 Master 节点与 worker 节点,,其中 Master 节点上常驻 Master 守护进程和 Driver 进程, Master 负责将串行任务变成可并行执行的任务集Tasks, 同时还负责出错问题处理等,而 Worker 节点上常驻 Worker 守护进程, Master 节点与 Worker 节点分工不同, Master 负载管理全部的 Worker 节点,而 Worker 节点负责执行任务.
Driver 的功能是创建 SparkContext, 负责执行用户写的 Application 的 main 函数进程,Application 就是用户写的程序.
Spark 支持不同的运行模式,包括Local, Standalone,Mesoses,Yarn 模式.不同的模式可能会将 Driver 调度到不同的节点上执行.集群管理模式里, local 一般用于本地调试.
每个 Worker 上存在一个或多个 Executor 进程,该对象拥有一个线程池,每个线程负责一个 Task 任务的执行.根据 Executor 上 CPU-core 的数量,其每个时间可以并行多个 跟 core 一样数量的 Task.Task 任务即为具体执行的 Spark 程序的任务.
Spark运行原理
我们使用spark-submit提交一个Spark作业之后，这个作业就会启动一个对应的Driver进程。根据你使用的部署模式（deploy-mode）不同，Driver进程可能在本地启动，也可能在集群中某个工作节点上启动。而Driver进程要做的第一件事情，就是向集群管理器申请运行Spark作业需要使用的资源，这里的资源指的就是Executor进程。YARN集群管理器会根据我们为Spark作业设置的资源参数，在各个工作节点上，启动一定数量的Executor进程，每个Executor进程都占有一定数量的内存和CPU core。
在申请到了作业执行所需的资源之后，Driver进程就会开始调度和执行我们编写的作业代码了。Driver进程会将我们编写的Spark作业代码分拆为多个stage，每个stage执行一部分代码片段，并为每个stage创建一批Task，然后将这些Task分配到各个Executor进程中执行。Task是最小的计算单元，负责执行一模一样的计算逻辑，只是每个Task处理的数据不同而已。一个stage的所有Task都执行完毕之后，会在各个节点本地的磁盘文件中写入计算中间结果，然后Driver就会调度运行下一个stage。下一个stage的Task的输入数据就是上一个stage输出的中间结果。如此循环往复，直到将我们自己编写的代码逻辑全部执行完，并且计算完所有的数据，得到我们想要的结果为止。
Spark是根据shuffle类算子来进行stage的划分。如果我们的代码中执行了某个shuffle类算子，那么就会在该算子处，划分出一个stage界限来。可以大致理解为，shuffle算子执行之前的代码会被划分为一个stage，shuffle算子执行以及之后的代码会被划分为下一个stage。因此一个stage刚开始执行的时候，它的每个Task可能都会从上一个stage的Task所在的节点，去通过网络传输拉取需要自己处理的所有key，然后对拉取到的所有相同的key使用我们自己编写的算子函数执行聚合操作。这个过程就是shuffle。
当我们在代码中执行了cache/persist等持久化操作时，根据我们选择的持久化级别的不同，每个Task计算出来的数据也会保存到Executor进程的内存或者所在节点的磁盘文件中。
因此Executor的内存主要分为三块：第一块是让Task执行我们自己编写的代码时使用，默认是占Executor总内存的20%；第二块是让Task通过shuffle过程拉取了上一个stage的Task的输出后，进行聚合等操作时使用，默认也是占Executor总内存的20%；第三块是让RDD持久化时使用，默认占Executor总内存的60%。
Task的执行速度是跟每个Executor进程的CPU core数量有直接关系的。一个CPU core同一时间只能执行一个线程。而每个Executor进程上分配到的多个Task，都是以每个Task一条线程的方式，多线程并发运行的。如果CPU core数量比较充足，而且分配到的Task数量比较合理，那么通常来说，可以比较快速和高效地执行完这些Task线程。
以上即为个人对于Spark的认识和理解，如有错误，还请诸位斧正。
