1、基本概念
1.1 RDD：弹性分布式数据集
RDD(resillient distributed dataset): 弹性分布式数据集。
通过 Spark 的转换算子可以将 RDD 封装成一系列具有血缘关系的RDD，也就是 DAG。只有通过 Spark 的行动算子才会将 RDD 及其 DAG 提交到 DAGScheduler。RDD 的祖先一定是一个跟数据源相关的 RDD，负责从数据源迭代读取数据。
特点：只读的、从子代可以追溯到父代、存储的不是数据，而是对分区数据的读取策略
1.2 DAG：有向无环图
DAG(Directed Acycle Graph): 有向无环图。
Spark 使用 DAG 来反映各 RDD 之间的依赖或血缘关系，当RDD遇到Action算子，将之前的所有算子形成一个有向无环图(DAG)。再在Spark中转化为Job，提交到集群进行执行。一个App中可以包含多Job。
- DAG描述多个RDD的转换过程，任务执行时，可以按照DAG的描述，执行真正的计算（数据被操作的一个过程）
- DAG是有边界的：开始（通过SparkContext创建的RDD），结束（触发Action，调用run Job就是一个完整的DAG）
- 一个RDD只是描述了数据计算过程中的一个环节，而DAG由一到多个RDD组成，描述了数据计算过程中的所有环节（过程）
- 一个Spark Application中是有多少个DAG：一到多个（取决于触发了多少次Action）
1.3 Partition：数据分区
Partition: 数据分区，即一个 RDD 的数据可以划分为多少个分区。Spark 根据 Partition 的数量来确定 Task 的数量。
1.4 NarrowDependency: 窄依赖
NarrowDependency: 窄依赖，即子 RDD 依赖于父 RDD 中固定的 Partition。NarrowDependency分为 OneToOneDependency 和 RangeDependency 两种。
1.5 ShuffleDependency: 宽依赖
ShuffleDependency: Shuffle 依赖，也称为宽依赖，即子 RDD 对父 RDD 中的所有 Patition 都可能产生依赖。子 RDD 对父 RDD 各个 Partition 的依赖将取决于分区计算器(Partitioner)的算法。
2、Spark基本组件
2.1 Application
Application：编写的Spark的应用程序
2.2 Driver
Driver：表示main()函数，创建SparkContext。由SparkContext负责与ClusterManager通信，进行资源的申请，任务的分配和监控等。程序执行完毕后关闭SparkContext
2.3 Executor
Executor：某个Application运行在Worker节点上的一个进程，该进程负责运行某些task，并且负责将数据存在内存或者磁盘上。在Spark on Yarn模式下，其进程名称为 CoarseGrainedExecutor Backend，一个CoarseGrainedExecutor Backend进程有且仅有一个executor对象，它负责将Task包装成taskRunner，并从线程池中抽取出一个空闲线程运行Task，这样，每个CoarseGrainedExecutorBackend能并行运行Task的数据就取决于分配给它的CPU的个数。
2.4 Worker
Worker：集群中可以运行Application代码的节点。在Standalone模式中指的是通过slave文件配置的worker节点，在Spark on Yarn模式中指的就是NodeManager节点。
2.5 Job
Job: 用户提交的作业。当 RDD 及其 DAG 被提交给 DAGScheduler 调度后，DAGScheduler 会将所有 RDD 中的转换及动作视为一个 Job。一个 Job 有一个到多个 Task 组成。
2.6 Stage
Stage: Job 的执行阶段。DAGScheduler 按照ShuffleDependency 作为 Stage 的划分节点对 RDD的 DAG 进行 Stage 划分(上游的 Stage 将为 ShuffleMapStage)。因此一个 Job 可能被划分为一到多个 Stage。Stage 分为 ShuffleMapStage 和 ResultStage 两种。
每个Job会根据RDD的宽依赖关系被切分很多Stage，每个Stage中包含一组相同的Task，这一组Task也叫TaskSet。
2.7 Task
Task: 在Executor进程中体执行任务的工作单元具。一个 Job 在每个 Stage 内都会按照 RDD 的 Partition 数量，创建多个 Task。Task 分为 ShuffleMapTask 和 ResultTask 两种。ShuffleMapStage中的 Task 为 ShuffleMapTask，而 ResultStage 中的 Task 为 ResultTask。ShuffleMapTask 和 ReduceTask 类似于 Hadoop 中的 Map 任务和 Reduce 任务。
一个分区对应一个Task,Task执行RDD中对应Stage中所包含的算子。Task被封装好后放入Executor的线程池中执行。Executor会在线程池中取得一个线程，分配给一个任务，之后任务执行完成，线程池回收线程。
2.8 DAGScheduler
DAGScheduler：根据Job构建基于Stage的DAG，并提交Stage给TaskScheduler，其划分Stage的依据是RDD之间的依赖关系
2.9 TaskScheduler
TaskScheduler：将TaskSet提交给Worker（集群）运行，每个Executor运行什么Task就是在此处分配的。
2.10 其他组件
- ClusterManager:在standlone模式中即为Master(主节点),控制整个集群.监控Worker.在Yarn模式中为资源管理器
- SparkContext: 整个应用的上下文,监控应用的生命周期
- SparkEnv：线程级别的上下文，存储运行时的重要组件的引用。SparkEnv内创建并包含如下一些重要组件的引用。
- MapOutPutTracker：负责Shuffle元信息的存储。
- BroadcastManager：负责广播变量的控制与元信息的存储。
- BlockManager：负责存储管理、创建和查找块。
- MetricsSystem：监控运行时性能指标信息。
- SparkConf：负责存储配置信息。
2.11 Spark的整体流程
client提交应用,Master找到一个Worker启动Driver,Driver向Master或者向资源管理器申请资源,之后将应用转化为RDD Graph，再由DAGScheduler将RDD Graph转化为Stage的有向无环图提交给TaskScheduler，由TaskScheduler提交任务给Executor执行。在任务执行的过程中，其他组件协同工作，确保整个应用顺利执行。
一个Application由一个Driver和若干个Job构成，一个Job由多个Stage构成，一个Stage由多个没有Shuffle关系的Task组成。
