一、基本概念
1.RDD
Resillient Distributed Dataset 弹性分布式数据集
2.DAG
反映RDD之间的依赖关系
3.Executor
进程驻守在机器上面，由进程派生出很多的线程，然后去执行任务。
4.应用application
5.任务
6.作业Job
一个应用程序提交之后，会生成若干个作业，每个作业，会被切分成很多个任务子集，每个任务子集叫一个阶段。所以说一个作业包含多个RDD以及作用于相应RDD上的各种操作。
7.阶段stage
阶段是作业的基本调度单位，一个阶段是很多个任务的集合
二、架构设计
1.Driver program
功能：任务控制节点，应用程序的“指挥所”
2.Cluster Manager
功能：集群资源管理器
3.Worker Node 工作节点
每个工作节点都会有executor进程，每个进程派生出多个线程，每个线程具体去执行相关的任务。
一个应用在执行时候，需要一个管家节点（任务控制节点Driver），然后应用会根据相关代码，最终会被生成若干个作业，一个应用提交以后，它会被分成很多作业，具体生成多少个作业是取决于里面的相关代码。
一个任务会被切分成不同的作业，一个作业会被切分成不同的阶段，每一个阶段包含了很多个任务，这些任务会被派发到不同的工作节点上，就是workernode去执行。
每次去执行应用时，Driver节点会向集群的资源管理器申请资源，因为计算需要CPU内存，申请到资源以后，就会启动相对应节点的Executor进程，然后会向对应节点的Executor进程去发送应用程序代码和文件，就在它上面派发出线程去执行具体任务。
执行结束后， 会把运行结果再返回给Drive节点，然后返回给用户，或者写入到文件系统HDFS或者数据库
三、Spark运行基本流程
（1）首先去构建起一个基本的运行环境，要构建集群，应用程序提交的时候要先给它确定运行应用的主节点（Driver节点），一旦确定好（指挥所建好之后），会由Driver节点给它派生一个SparkContext对象。
（2）这个对象负责向资源管理器申请资源，然后负责把整个作业分解成不同阶段，并且把每个阶段的任务把它调度到不同的节点上面去执行。执行过程它还要进行监控，万一失败了，他要负责恢复回来。
资源管理器收到资源请求后，会为Executor的进程去分配资源（CPU、内存）去执行，之后启动Executor进程
executor进程是驻留在各个不同的workernode上面的，可能有几百上千台机器workernode上面
（3）SparkContext对象要根据RDD的依赖关系构建一张DAG图
这个图会被提交到叫DAG Scheduler的模块进行解析，它要负责把这张完整的DAG图，把它切成很多不同的阶段，每个阶段里面都包含若干个任务，每个阶段里面都包含多干个任务
得到一个又一个阶段以后，再把这么一个阶段提交给下一个Task Scheduler，task scheduler具体负责把任务到底分发到哪个节点上面去。整个分发过程并不是说task scheduler拿到任务就往外扔，而是各个worker node上面那些executor会主动地向这个task tracker去申请运行任务。然后task tracker就会把相关的任务，根据它申请的情况，扔到相对应的worker node上，让executor进程去派送线程去执行。
任务分发的基本原则：必须要保证计算向数据靠拢
数据在哪个节点上面，就优先把计算扔到数据所在节点，完成本地化的处理
（4）任务在executor上面运行以后，它会得到结果，结果又反馈给TaskScheduler，再用Task Scheduler往上传递给DAG Scheduler，然后由Spark Context对象再做一个最后的处理，或者返回给用户看，或者写入到HDFS。
Spark Context是整个运行程序的指挥官，而且，它也代表了整个应用程序连接集群的通道。
四、RDD的设计与运行原理
为什么要有RDD？
Hadoop处理不了迭代式场景，每次都要从磁盘读取或写入数据，这对于频繁去访问某个数据集的场景不适用的，这会产生很大的磁盘IO开销，还会带来序列化和反序列化开销（）。
序列化：本来在内存中生成了Java对象，现在要把它写到磁盘，肯定不能以对象来写，要把他写成二进制或者字符串，比如说想把Java对象传递给另一台机器，或者保存到磁盘里面去，要么写成JSON格式文件传输过去，要么写成二进制文件传输过去，肯定不会把对象传过去。所以，把对象转成可以保存的和传输的格式的过程就叫序列化
1.RDD运行原理（设计背景）
RDD提供了抽象的数据结构，就是不用担心底层数据的分布特性，只需要把具体应用逻辑表达成一系列转换，然后不同的RDD之间转换，形成依赖关系，形成一个DAG图。形成DAG图，是可以实现优化的，它生成图的目的，是为了后期实现可能的优化，有可能它优化不了，但很多情况下都是可以优化的。优化就是实现管道化或叫流水线化。
流水线化可以避免数据落地，不用不断地写底层磁盘，就形成流水线。这个操作一结束，马上把操作的输出，作为另外一个操作的输入，不用写到磁盘交给另外一个操作。所以说，有了RDD这种设计的抽象之后，再用DAG这种形式去组织以后，可以发现在很大程度上就可以避免数据频繁落地（“磁盘”）。
2.RDD概念
RDD本质上是一个只读的分区记录集合。比如，一个很大的数据集文件，原来是保存在磁盘上面，把它读进来，加载到内存当中生成一个RDD，数据集很大，单机内存肯定放不下，需要把一个RDD非常很多个分区，每个分区放在不同的机器上，比如，分区1放在机器1，分区2放在机器10，这样就变成一个分布式的对象集合，所以一个RDD在逻辑上是一个完整的抽象，但实际上它的数据会被分区，不同的分区会被放到不同机器上。所以说，每个RDD的每个分区就是一个数据片段集合，是一个子集。
RDD提供了一种高度受限（只读）的共享内存模型，一旦把RDD加载进来，生成内存当中的数据集合，一生成就不能修改这叫高度受限，
RDD是在转化的过程中可以改，但一旦生成新RDD，这个RDD又是不能改的。
3.RDD操作
（1）转换类操作
只记录转换的轨迹，不发生计算
RDD提供粗粒度的转换操作：map、filter、groupby、join
粗粒度修改：一次只能针对RDD全集进行转换，不支持有针对性的转换（ spark不支持细粒度修改，如网页爬虫。）
高度受限的共享内存模型会不会影响表达能力？
（2）动作类型操作
进行从头到尾的计算
流水线优化：整个操作过程中，一个操作的输出就可以直接形成流水线，交给另外一个操作作为输入，不要去落磁盘。不需要保存中间结果。
4.RDD特性
（1）高效的容错性：数据丢失能恢复
（2）性能高效：数据在内存的多个RDD之间进行传递，避免不必要的读写磁盘开销。从而避免不必要的序列化和反序列。
5.RDD之间的依赖关系
疑问：为什么要切，怎么切？
洗牌（shuffle）：过程需要大量网络之间的数据分发。
（1）怎么划分阶段？
窄依赖：不划分阶段
父亲对儿子，一一对应的分区关系，或者是多个父亲RDD对应一个儿子RDD的分区
宽依赖： 划分成多个阶段。只要发生了shuffle操作，肯定是宽依赖。
一个父RDD的分区对应一个儿子RDD的多个分区，发生shuffle操作。
6.阶段的划分
把一个作业（DAG图）划分成多个阶段，依据就是窄依赖和宽依赖。宽依赖没办法优化，而窄依赖是可以进行优化。
优化原理：fork和join机制
为了能够并行执行，把分区1，分区2和分区3，fork到不同的机器上去，执行完之后再把这几台机器执行的结果join起来。
7.RDD的运行过程
（1）创建RDD对象
（2）SparkContext会计算RDD之间依赖关系，生成一个DAG图
（3）DAGScheduler会把DAG图分解成很多个阶段，每一个阶段都包含了若干了任务集合，这些任务会被Task Scheduler调度，扔给不同的Worker Node去执行。Worker Node上面有Excutor进程，每一个Excutor进程都会派生出很多的线程，每个线程就会具体去执行任务，最终把任务再发返回给Task Scheduler，再由DAGScheduler提交给SparkContext，再由SparkContext对象将结果返回用户或写入磁盘。
参考文献：