怎样理解Spark的基本原理

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Spark优势特点

作为大数据计算框架 MapReduce 的继任者，Spark 具备以下优势特性。

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高效性

不同于 MapReduce 将中间计算结果放入磁盘中，Spark 采用内存存储中间计算结果，减少了迭代运算的磁盘 IO，并通过并行计算 DAG 图的优化，减少了不同任务之间的依赖，降低了延迟等待时间。内存计算下，Spark 比 MapReduce 快 100 倍。

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易用性

不同于 MapReduce 仅支持 Map 和 Reduce 两种编程算子，Spark 提供了超过 80 种不同的 Transformation 和 Action 算子，如map, reduce, filter, groupByKey, sortByKey, foreach 等，并且采用函数式编程风格，实现相同的功能需要的代码量极大缩小。

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通用性

Spark 提供了统一的解决方案。Spark 可以用于批处理、交互式查询(Spark SQL)、实时流处理(Spark Streaming)、机器学习(Spark MLlib)和图计算(GraphX)。

这些不同类型的处理都可以在同一个应用中无缝使用。这对于企业应用来说，就可使用一个平台来进行不同的工程实现，减少了人力开发和平台部署成本。

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兼容性

Spark 能够跟很多开源工程兼容使用。如 Spark 可以使用 Hadoop 的 YARN 和 Apache Mesos 作为它的资源管理和调度器，并且 Spark 可以读取多种数据源，如 HDFS、HBase、MySQL 等。02

Spark基本概念

RDD：是弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset)的简称，是分布式内存的一个抽象概念，提供了一种高度受限的共享内存模型。

DAG：是 Directed Acyclic Graph（有向无环图）的简称，反映 RDD 之间的依赖关系。

Driver Program：控制程序，负责为 Application 构建 DAG 图。

Cluster Manager：集群资源管理中心，负责分配计算资源。

Worker Node：工作节点，负责完成具体计算。

Executor：是运行在工作节点(Worker Node)上的一个进程，负责运行 Task，并为应用程序存储数据。

Application：用户编写的 Spark 应用程序，一个 Application 包含多个 Job。

Job：作业，一个 Job 包含多个 RDD 及作用于相应 RDD 上的各种操作。

Stage：阶段，是作业的基本调度单位，一个作业会分为多组任务，每组任务被称为“阶段”。

Task：任务，运行在 Executor 上的工作单元，是 Executor 中的一个线程。

总结：Application 由多个 Job 组成，Job 由多个 Stage 组成，Stage 由多个 Task 组成。Stage 是作业调度的基本单位。

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Spark架构设计

Spark 集群由 Driver, Cluster Manager(Standalone, Yarn 或 Mesos)，以及 Worker Node 组成。对于每个 Spark 应用程序，Worker Node 上存在一个 Executor 进程，Executor 进程中包括多个 Task 线程。

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