一、运行架构
1.概念
• Application: 用户基于spark的代码，由一个Driver和多个Executor组成。
• Executor: 在工作节点（如standalone的Worker和yarn的NM）上的进程，可以运行task，也可以将数据保存在内存和磁盘中。每个应用程序都有自己的Executors。
• Task: 最小的工作单元，会被送往executor执行。它也是Stage 的子集，以并行度（分区数）来衡量，分区数是多少，则有多少个task，一个 task 对应一个RDD分区 ，如果数据来自HDFS，一个分区的数据就是一个 split 的数据。
• Job: 一个Job有许许多多的Task,每一个Action操作都会触发一个Job，可以在driver日志中观察到。
• Stage: 是Job的子集，一个job被拆分成许多的Stage，一个Stage包含多个Task。Stage是提交作业的最小单位，Stage之间彼此依赖。Stage回到shuffle会被拆分。可以在driver日志中观察到。
2.运行流程
Spark组件将用户的应用程序分解为内部执行任务并提供执行容器。
- Driver Program (驱动程序)
- Executor
资源管理为Spark组件提供资源管理和调度。
- YARN（通用）
- Standalone（Spark自带）
整体流程
当一个Spark应用被提交时，首先需要为这个应用构建起基本的运行环境，即由任务控制节点（Driver）创建一个SparkContext，由SparkContext负责和资源管理器（Cluster Manager）的通信以及进行资源的申请、任务的分配和监控等。SparkContext会向资源管理器注册并申请运行Executor的资源；
资源管理器为Executor分配资源，并启动Executor进程，Executor运行情况将随着“心跳”发送到资源管理器上；
SparkContext根据RDD的依赖关系构建DAG图，DAG图提交给DAG调度器（DAGScheduler）进行解析，将DAG图分解成多个“阶段”（每个阶段都是一个任务集），并且计算出各个阶段之间的依赖关系，然后把一个个“任务集”提交给底层的任务调度器（TaskScheduler）进行处理；Executor向SparkContext申请任务，任务调度器将任务分发给Executor运行，同时，SparkContext将应用程序代码发放给Executor；
任务在Executor上运行，把执行结果反馈给任务调度器，然后反馈给DAG调度器，运行完毕后写入数据并释放所有资源。
注意事项
二、Spark集群模式
集群模式Cluster Mode：将Spark运行应用在YARN集群或者框架自身集群Standalone，及Apache Mesos集群，启动多个JVM进程运行Task程序。 （http://spark.apache.org/docs/2.4.3）
三、执行组件
Spark核心组件包括RDD、Scheduler、Storage、Shuffle四部分。
1.RDD
RDD是Spark最核心最精髓的部分，spark将所有数据都抽象成RDD。
持久化
2.Scheduler
Scheduler是Spark的调度机制，分为DAGScheduler和TaskScheduler。
3.Storage
Storage模块主要管理缓存后的RDD、shuffle中间结果数据和broadcast数据。
4.Shuffle
Shuffle分为Hash方式和Sort方式，两种方式的shuffle中间数据都写本地盘。
5.与Hadoop的区别
Reduce操作生成的结果，spark是存放在内存中的，MapReduce是写HDFS的。所以用户的操作中涉及到的reduce操作越多，Spark比MapReduce写HDFS的次数就越少，Spark的性能优势就越大。
参考
https://zhuanlan.zhihu.com/p/162713938
教授大数据内存的黄老师的PPT
