一、简介
Spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析引擎。
Spark Core：实现了Spark的基本功能，包含任务调度、内存管理、错误恢复与内存系统交互等模块。Spark Core中还包含了对弹性分布式数据集(Resilient Distribute DataSet，RDD)的API定义。
Spark SQL：是Spark用来操作结构化数据的程序包。通过Spark SQL，我们可以使用SQL或者Hive(HQL)来查询数据。Spark SQL支持多种数据源，比如Hive表、Parquet以及JSON等。
Spark Streaming：是Spark提供的对实时数据进行流式计算的组件。提供了用来操作数据流的API，并且与Spark Core的RDD API高度对应。
Spark MLlib：提供常见的机器学习(ML)功能的程序库。包括分类、回归、聚类、协同过滤等，还提供了模型评估数据导入等我亲爱的的支持功能。
二、Spark的重要角色
1，Driver(驱动器)
Spark的驱动器是执行开发程序中的main方法的进程。它负责开发人员编写的用来创建SparkContext、创建RDD，以及进行RDD的转化操作和行动操作代码的执行。主要负责：
1）把用户程序转为作业（JOB） 2）跟踪Executor的运行状况 3）为执行器节点调度任务 4）UI展示应用运行状况
2，Executor(执行器)
Spark Executor是一个工作进程，负责在Spark作业中运行任务，任务间相互独立。Spark应用启动时，Executor节点被同时启动，并且始终伴随着整个Spark应用的生命周期而存在。如果有Executor节点发生故障或崩溃，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。主要负责：
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）通过自身的块管理器（Block Manager）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加速运算。
三、Yarn部署流程
Spark客户端直接连接Yarn，不需要额外构建Spark集群。有yarn-client和yarn-cluster两种模式，主要区别在于：Driver程序的运行节点。
yarn-client：Driver程序运行在客户端，适用于交互、调试，希望立即看到app的输出
yarn-cluster：Driver程序运行在由RM（ResourceManager）启动的AP（APPMaster）适用于生产环境。
