Spark，是一种"One Stack to rule them all"的大数据计算框架，期望使用一个技术堆栈就完美地解决大数据领域的各种计算任务。Apache官方，对Spark的定义就是：通用的大数据快速处理引擎。
spark是在hadoop的基础上改造的，spark基于MR算法实现分布式计算，拥有 hadoop MR所具有的有点。但不同与MR的是，spark的job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要在中间读取HDFS。
原文链接：https://blog.csdn.net/a3125504x/article/details/107253031
大数据计算就是在大规模的数据集上进行一系列的数据计算处理。
Spark 是在 MapReduce 的基础上产生的，借鉴了 大量 MapReduce 实践经验，并引入了多种新型设计思想和优化策略。
Hadoop MapReduce 计算框架存在的局限性：
Spark的改进
不像 MapReduce 那样仅仅局限于 Mapper、Partitioner、Reducer 等低级 API，Spark既提供了丰富的 API：低层次 API——RDD、累加器、广播变量
；高层次的结构化 API——DataFrame、DataSet
搬运自Shockang的为什么Spark这么牛逼？
（1）Spark Core
Spark Core包含Spark的基本功能，如内存计算、任务调度、部署模式、故障恢复、存储管理等，主要面向批量数据处理。Spark建立在统一的抽象弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset,RDD）之上，使其可以以基本一致的方式应对不同的大数据处理场景。
（2）Spark SQL
Spark SQL允许开发人员直接处理RDD，同时也可查询Hive、HBase等外部数据源。Spark SQL的一个重要特点是其能够统一处理关系表和RDD，使得开发人员不需要自己编写Spark应用程序。
（3）Spark Streaming
Spark Streaming支持高吞吐量、可容错处理的实时流数据处理，其核心思路是将流数据分解成一系列短小的批处理作业，每个短小的批处理作业都可以使用Spark Core进行快速处理。
（4）Structured Streaming
Structured Streaming是一种基于Spark SQL引擎构建的、可扩展且容错的流处理引擎。通过一致的API，Structured Streaming使得使用者可以像编写批处理程序一样编写流处理程序，简化了使用者的使用难度。
（5）MLlib（机器学习）
MLlib提供了常用机器学习算法的实现，包括聚类、分类、回归、协同过滤等，降低了机器学习的门槛，开发人员只要具备一定的理论知识就能进行机器学习工作。
（6）GraphX（图计算）
GraphX是Spark中用于图计算的API，可认为是Pregel在Spark上的重写及优化。GraphX性能良好，拥有丰富的功能和运算符，能在海量数据上自如地运行复杂的图算法。
原文链接：https://blog.csdn.net/wyz191/article/details/124240559
Spark架构采用了分布式计算中的Master-Slave模型。Master是对应集群中的含有Master进程的节点，Slave是集群中含有Worker进程的节点。
Driver：运行应用的的main函数，提交任务，下发计算任务。
ClusterManager：资源管理，在独立的模式（standalone）模式下是master ，在yarn是ResouceManager
Work:计算工作节点，上报自己的资源情况，启动和管理Executer
Executor：执行器，是某个应用运行在work节点上的一个进程，负责执行task任务（工作线程）
Task：被发送到某个Executor上的工作单元，跟MR中的MapTask和ReduceTask概念一样，是运行Application的基本单位。
运行大概流程：
1.Driver端提交应用，并向master申请资源
2.master根据各个work节点上汇报的资源，在相应的节点上启动executor，并将资源参数传递给Driver端
3.启动executor进程会主动和Driver端进行通信，Driver端根据代码的执行情况，产生多个task，并发送给Executor
4.Executor启动task做真正的计算，每个task得到资源后，对相应的数据分片做计算逻辑
原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_43006131/article/details/104179299
大体执行流程
Action算子 触发 Job ，DAGScheduler对象 根据 宽依赖 划分 Stage ，根据 Stage 里所处理的数据，决定有多少个 Task ，然后创建对应的 TaskSet ，然后交给 TaskScheduler 进行调度，交给 SchedulerBackend(用于Driver和其他组件交互) ，发送个对应的 Executor 执行。 Executor 执行多少个 Task 由 TaskSchedule 决定。
各个相关组件详解
Driver：
Spark驱动器节点，用于执行Spark任务中的main方法，负责实际代码的执行工作。Driver在Spark作业中执行时主要负责：
1.将用户程序转化为任务（job）
2.在Executor之间调度任务（task）
3.跟踪Executor的执行情况
4.通过UI展示查询运行情况
Executor：
Executor节点是一个JVM进程，负责在Spark作业中运行具体任务，任务彼此相互独立。Spark启动时，Executor节点同时被启动，并且始终伴随整个Spark应用的生命周期，如果发生故障，Spark应用也可以继续执行，会将出错节点上的任务调度到其他Executor节点上继续执行。
Executor核心功能：
1.负责运行组成Spark应用的任务，并将结果返回给驱动器进程；
2.通过自身块管理器为用户程序中要求缓存的RDD提供内存式存储。RDD是直接缓存在Executor进程内的，因此任务可以在运行时充分利用缓存数据的加速运算。
Master： 是一个进程，主要负责资源的调度和分配，并进行集群的监控等职责
Worker： 是一个进程，一个 Worker 运行在集群中的一台服务器上，主要负责两个职责，一个是用自己的内存存储 RDD 的某个或某些 partition；另一个是启动其他进程和线程（Executor） ，对 RDD 上的 partition 进行并行的处理和计算。
YARN Cluster模式
1.任务提交后会和 ResourceManager 通讯申请启动 ApplicationMaster ，随后 ResourceManager 分配 container ，在合适的 NodeManager 上启动 ApplicationManager ，此时 ApplicationManager 就是Driver ；
2.Driver 启动后向 ResourceManager 申请 Executor 内存，ResourceManager 接到ApplicationManager 的资源申请后会分配 container ，然后在合适的NodeManager上启动 Executor 进程，Executor 进程启动后会向 Driver 反向注册；
3.Executor 全部注册完成后 Driver 开始执行 main 函数，之后执行 Action 算子时，触发一个job，并根据宽窄依赖划分 stage ，每个stage生成对应的taskSet，之后分发到各个 Executor 上执行。
补充
Spark的任务调度主要集中在两个方面：资源申请和任务分发。
Job是以 Action 方法为界，遇到一个 Action 方法则触发一个Job；
Stage是 Job 的子集，以 RDD 款依赖（即Shuffle）为界，遇到一个 Shuffle 做一次划分；
Task 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。
搬运自：fanbuer的Spark执行流程（详细）
相关术语
作业(job)：RDD中由行动操作所生成的一个或多个调度阶段
调度阶段(stage)：每个作业会因为RDD之间的依赖关系拆分成多组任务集合，称为调度阶段，也叫做任务集(TaskSet)。调度阶段的划分是由DAGScheduler来划分的，调度阶段有Shuffle Map Stage和Result Stage两种。
任务(Task):分发到Executor上的工作任务，是spark实际执行应用的最小单元。
DAGScheduler：DAGScheduler是面向调度阶段的任务调度器，负责接收spark应用提交的作业，根据RDD的依赖关系划分调度阶段，并提交调度阶段给TaskScheduler.
TaskScheduler：TaskScheduler是面向任务的调度器，它接受DAGScheduler提交过来的调度阶段，然后把任务分发到work节点运行，由Worker节点的Executor来运行该任务
流程概述
1.spark应用程序进行各种转换操作，通过行动操作触发作业运行。提交之后根据RDD之间的依赖关系构建DAG图，DAG图提交给DAGScheduler进行解析。
2.DAGScheduler是面向调度阶段的高层次的调度器，DAGScheduler把DAG拆分成相互依赖的调度阶段，拆分阶段是以RDD的依赖是否为宽依赖，当遇到宽依赖就划分为新的调度阶段。每个调度阶段包含一个或多个任务，这些任务形成任务集，提交给底层调度器TaskScheduler进行调度运行。DAGScheduler记录哪些RDD被存入磁盘等物化操作，同时要寻求任务的最优化调度，例如：数据本地性等；DAGScheduler监控运行调度阶段过程，如果某个调度阶段运行失败，则需要重新提交该调度阶段。
3.每个TaskScheduler只为一个SparkContext实例服务，TaskScheduler接收来自DAGScheduler发送过来的任务集，TaskScheduler收到任务集后负责把任务集以任务的形式一个个分发到集群Worker节点的Executor中去运行。如果某个任务运行失败，TaskScheduler要负责重试。另外，如果TaskScheduler发现某个任务一直未运行完，就可能启动同样的任务运行同一个任务，哪个任务先运行完就用哪个任务的结果。
4.Worker中的Executor收到TaskScheduler发送过来的任务后，以多线程的方式运行，每一个线程负责一个任务。任务运行结束后要返回给TaskScheduler，不同类型的任务，返回的方式也不同。ShuffleMapTask返回的是一个MapStatus对象，而不是结果本身；ResultTask根据结果的不同，返回的方式又可以分为两类。
搬运自:“嘣嘣嚓”的Spark-作业执行流程概述
一个RDD就是一个分布式集合，其本质为一个只读（不能修改）的分区记录集合，一个RDD可以存储几十G或多少个T的数据，一个单机存不下，我们可以将其分布式的保存在很多台机器上，将RDD分成若干个分区，每个分区放在不同的机器上去，每个分区就是一个数据片段，把它分布在不同结点上面，数据分布在不同结点上，从而就可以使计算分布式并行。这就是其为什么可以加快速度，因为数据被分布式存储了，所以计算就可以在多台计算上并行的发生。
RDD提供了一种高度受限的共享内存模型，这里说的高度受限是因为RDD为只读，RDD一旦生成就不能对其发生变化。
RDD在转换当中是可以发生修改的，通过生成一个新的RDD来完成数据修改的目的。
RDD的惰性机制，RDD的一系列转换操作并不会真正进行转换，其只记录的转换的意图，并不会真正发生计算，只有当遇到动作类型操作，它才会从头到尾执行计算。管道化是只每次转换过程中可以形成一个管道流，我们可直接将一个操作的输出呈给下一个操作，而不需要将中间结果进行存储处理。同时因为操作非常多，每一个操作就非常简单，将这些简单的操作串联起来就可以解决很多复杂的功能。
原文链接：https://blog.csdn.net/abcdrachel/article/details/105628731
转化函数和行动函数：
转化（transformation）函数：返回一个新的 RDD，比如 map() 和 filter()
执行（action）函数：把结果输出，不返回RDD。比如 saveAsTextFile、count() 和 first()。
跟MapReduce一样，Spark也是对大数据进行分片计算，Spark分布式计算的数据分片、
任务调度都是以RDD为单位展开的。
RDD上的转换操作又分为两种，一种转换操作产生的RDD不会出现新的分片，比如map、filter等，
也就是说一个RDD数据分片，经过map转换操作后，结果还在当前分片中。就像你用map函数对每
个数据加1，得到的还是这样一组数据，只是值不同。实际上，Spark并不是按照代码写的操作
顺序去生成RDD，比如map并不会在物理上生成一个新的数据集。物理上，Spark只有在产生新的
RDD分片时候，才会真的生成一个数据集，Spark的这种特性也被称为惰性计算。
另一种转换操作产生的RDD则会产生新的分片，比如reduceByKey，来自不同分片的相同Key
必须聚合在一起进行操作，这样就会产生新的RDD分片。
总之，Spark应用程序代码中的RDD和Spark执行过程中生成的物理RDD不是一一对应的，
RDD在Spark里面是一个非常灵活的概念，同时又非常重要，需要认真理解。
一组分片（Partition）：即数据集的基本组成单位。对于RDD来说，每个分片都会被一个
计算任务处理，并决定并行计算的粒度。用户可以在创建RDD时指定RDD的分片个数，如果没有指定，
那么就会采用默认值。默认值是根据spark集群中分配的core的数量来决定。
一个计算每个分区的函数：Spark中RDD的计算是以分片为单位的，每个RDD都会实现compute
函数以达到这个目的。compute函数会对迭代器进行复合，不需要保存每次计算的结果。
RDD之间的依赖关系：RDD的每次转换都会生成一个新的RDD，所以RDD之间就会形成类似于
流水线一样的前后依赖关系。在部分分区数据丢失时，Spark可以通过这个依赖关系重新计算
丢失的分区数据，而不是对RDD的所有分区进行重新计算。
一个Partitioner：即RDD的分片函数。Partitioner函数决定了数据是如何进行分区的。
一个列表，存储每个Partition的优先位置（preferred location）。对于一个
HDFS文件来说，这个列表保存的就是每个Partition所在的块的位置。按照“移动数据
不如移动计算”的理念，Spark在进行任务调度的时候，会尽可能地将计算任务分配到其
所要处理数据块的存储位置。
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_34555905/article/details/89150352
Spark通过分析各个RDD的依赖关系生成了DAG（这里提到DAG了，划重点！），
即：Directed Acyclic Graph（有向无环图）
具体来说，DAG就是两部分的组合：
·所有的RDD
·对RDD的所有操作
划分阶段（stage）：
通过分析各个 RDD 中分区之间的依赖关系 来决定如何划分阶段。
具体划分方法是：
在DAG中从后往前推，遇到宽依赖就断开，划分为一个stage；遇到窄依赖就将当前的RDD加入
到当前的stage中；窄依赖可以形成一个流水线操作，这样流水线执行大大提高了计算的效率。
对于窄依赖，由于partition依赖关系的确定性，partition的转换处理就可以在同一个线程里完成；
而对于宽依赖，只能等父RDD shuffle处理完成后，下一个stage才能开始接下来的计算。
之所以这样划分，是因为窄依赖可以进行流水线优化的，而宽依赖不能进行流水线优化。
Task：
task是stage里的一个任务执行单元，一般来说，一个RDD有多少个partition，就会有多少个task，
因为每一个task只是处理一个partition上的数据。
在spark中，Task的类型分为2种：ShuffleMapTask和ResultTask；
简单来说，DAG的最后一个阶段会为每个结果的partition生成一个ResultTask，而其余所有阶段都
会生成ShuffleMapTask。
之所以称之为ShuffleMapTask是因为它需要将自己的计算结果shuffle到下一个stage中。
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_34555905/article/details/89150352
**窄依赖：**是指每个父RDD的一个Partition最多被子RDD的一个Partition所使用，
例如map、filter等操作都会产生窄依赖（独生子女）
在窄依赖中，子RDD所依赖的父RDD的partition的个数是确定的。
**宽依赖：**是指一个父RDD的Partition会被多个子RDD的Partition所使用，例如groupByKey、
reduceByKey、sortByKey等操作都会产生宽依赖；（超生）也就是说，
只要产生了shuffle，就会产生宽依赖
而宽依赖是shuffle级别的，数据量越大，那么子RDD所依赖的父RDD的个数就越多，
从而子RDD所依赖的父RDD的partition的个数也会变得越来越多。
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_34555905/article/details/89150352
自动进行内存和磁盘数据存储的切换
Spark优先把数据放到内存中，如果内存放不下，就会放到磁盘里面，程序进行自动的存储切换。
基于血统的高效容错机制
在RDD进行转换和动作的时候，会形成RDD的Lineage依赖链，当某一个RDD失效的时候，可以通过重新计算上游的RDD来重新生成丢失的RDD数据。
Task如果失败会自动进行特定次数的重试
RDD的计算任务如果运行失败，会自动进行任务的重新计算，默认次数是4次。
Stage如果失败会自动进行特定次数的重试
如果Job的某个Stage阶段计算失败，框架也会自动进行任务的重新计算，默认次数也是4次。
Checkpoint和Persist可主动或被动触发
RDD可以通过Persist持久化将RDD缓存到内存或者磁盘，当再次用到该RDD时直接读取就行。也可以将RDD进行检查点，检查点会将数据存储在HDFS中，该RDD的所有父RDD依赖都会被移除。
数据调度弹性
Spark把整个Job执行模型抽象为通用的有向无环图DAG，可以将多Stage的任务串联或并行执行，调度引擎自动处理Stage的失败以及Task的失败。
数据分片的高度弹性
可以根据业务的特征，动态调整数据分片的个数，提升整体的应用执行效率。
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_34555905/article/details/89150352