Spark是什么？
Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。扩展了广泛使用的MapReduce计算模型，而且高效地支持更多的计算模式，包括交互式查询和流处理。在处理大规模数据集的时候，速度是非常重要的。Spark的一个重要特点就是能够在内存中计算，因而更快。即使在磁盘上进行的复杂计算，Spark依然比MapReduce更加高效。Spark与Hadoop紧密集成，他可以在YARN上运行，并支持Hadoop文件格式及其储存后端HDFS
Spark与MapReduce的区别
| Mapreduce | Spark |
| 数据存储结构：hdfs文件系统的split |
使用内存构建弹性分布式数据集RDD，对数据进行运算和cache |
| 编程范式：Map+Reduce | 计算中间数据在内存中的维护，存取速度是磁盘的多个数量级 |
| Task以进程的方式维护，任务启动就要几秒钟 | Task以线程的方式维护，对小数集的读取能达到亚秒级的延迟 |
Spark运行模式
- Local 主要用于开发调试Spark应用程序
- Standalone 利用Spark自带的资源管理与调度器运行spark集群，采用Master/Slave结构，为解决单节点故障，可以采用Zookeper实现高可用（HA）
- Apache Mesos 运行在Mesos资源管理框架上，集群的运行将资源管理交给Mesos,Spark只负责运行任务调度和计算
- Hadoop YARN 集群运行在YRAN资源管理器上，资源管理交给YARN,Spark只负责进行任务调度和计算（最为常用的模式）
Spark组件
组件的功能
ClusterManager:在Standalone模式中即为Master节点（主节点），控制整个集群，监控Worker.在YARN中为ResourceManagerWorker:从节点，负责控制计算节点，启动Executor或Driver。在YARN模式中为
NodeManager:负责计算节点的控制。
Driver:运行Application的main()函数并创建SparkContect。
Executor:执行器，在worker node上执行任务的组件、用于启动线程池运行任务。每个Application拥有独立的一组Executor。
SparkContext:整个应用的上下文，控制应用的生命周期。
RDD:Spark的计算单元，一组RDD可形成执行的有向无环图RDD Graph。
DAG Scheduler:根据作业(Job)构建基于Stage的DAG，并提交Stage给TaskScheduler。
TaskScheduler:将任务(Task)分发给Executor。
SparkEnv:线程级别的上下文，存储运行时的重要组件的引用。
SparkEnv内构建并包含如下一些重要组件的引用:
1、MapOutPutTracker:负责Shuffle元信息的存储。
2、BroadcastManager:负责广播变量的控制与元信息的存储。
3、BlockManager:负责存储管理、创建和查找快。
4、MetricsSystem:监控运行时性能指标信息。
5、SparkConf:负责存储配置信息。
组件的执行流程
1. 每个Spark应用都由一个驱动器程序（Driver Program）来发起集群上的各种并行操作。启动器包含应用的main函数，驱动器负责创建SparkContext（上下文）；SparkContext可以与不同种类的集群资源管理器（Cluster Manager），例如Yarn进行通信。
2. SparkContext 获取到集群进行所需的资源后，将得到集群中工作阶段（Worker Node）上对应的 Executor（不同的Spark程序有不同的Executor，他们之间是互相独立的进程，Executor为应用程序提供分布式计算以及数据存储功能）
3. 之后SparkContext将应用程序代码发送到各个Executor，最后将Task（任务）分配给Executors执行
提交任务的流程
1、Client提交应用。
2、Master找到一个Worker启动Driver
3、Driver向Master或者资源管理器申请资源，之后将应用转化为RDD Graph
4、再由DAGSchedule将RDD Graph转化为Stage的有向无环图提交给TaskSchedule。
5、再由TaskSchedule提交任务给Executor执行。
6、其它组件协同工作，确保整个应用顺利执行。
使用YARN提交任务
1、基于YARN的Spark作业首先由客户端生成作业信息，提交给ResourceManager。
2、ResourceManager在某一NodeManager汇报时把AppMaster分配给NodeManager。
3、NodeManager启动SparkAppMaster。
4、SparkAppMastere启动后初始化然后向ResourceManager申请资源。
5、申请到资源后，SparkAppMaster通过RPC让NodeManager启动相应的SparkExecutor。
6、SparkExecutor向SparkAppMaster汇报并完成相应的任务。
7、SparkClient会通过AppMaster获取作业运行状态。
