1、关于Application
用户程序，一个Application由一个在Driver运行的功能代码和多个Executor上运行的代码组成（工作在不同的节点上）。
又分成多个Job，每个Job由多个RDD和一些Action操作组成、job本分多个task组，每个task组称为：stage。
每个task又被分到多个节点，由Executor执行：
在程序中RDD转化其实还未真正运行，真正运行的是操作的时候。
2、程序执行过程
1）构建Spark Application的运行环境，就是启动SparkContext，启动后，向资源管理器
（standalone--spark自己的Master管理资源、Mesos或Yarn）注册且申请运行Executor资源。
2）资源管理器分配Executor资源，并且在各个节点上启动StandaloneExecutorBackend（对Standalone来说），Executor将运行情况随着心跳发送到资源管理器上。
3）SparkContext根据用户程序，构建DAG图，将DAG分解成Stage，划分原则是宽依赖时候划分，把Stage（TaskSet）发送给TaskScheduler。Stage
根据RDD的Partition数量来决定Task的数量；Executor向SparkContext申请Task。Task Scheduler将Task发送给Executor运行，且同时把代码发送给Executor（好像是Master开启HTTP服务，Executor去取代码）。
4）Task在Executor【此程序专属】上运行，多线程运行，线程数看可以运行的核数。
5）Spark Context运行地点和Worker不要分隔太远，中间过程有数据交换。
3、DAG Scheduler
1）根据RDD的依赖关系来划分Stage，简单来说，如果一个子RDD只依赖一个父RDD，则在一个Stage中，否则在多个Stage中，只依赖一个父RDD称为窄依赖，依赖多个父RDD为宽依赖，
发生宽依赖称为Shuffle。
2）当Shuffle数据处理失败的时候，它重新处理之前的数据。
3）它根据RDD构建DAG（有向无环图），然后再进一步找出开销最小的调度方法。将Stage发送给Task Scheduler。
4、Task Scheduler
1）保存维护所有的TaskSet。
2）当Executor向Driver发送心跳的时候，TaskScheduler会根据其资源使用情况分配相应Task，如果允许失败，重试失败的Task。
5、RDD的运行原理
1）根据Spark内部对象或者Hadoop等外部对象创建RDD。
2）构建DAG。
3）划分为Task，分别在多个节点上执行后汇总。
举例：第一个字母排序：
sc.textFile("hdfs://names")
.map(name => (name.charAt(0),name))
.groupByKey()
.mapValues(names =>names.toSet.size)
.collect()
假设文件内容为按行的姓名：
Ah (A,Ah) (A,(Ah,Anlly) [ (A,2),
PPT ---> map----> (P,PPT) ----->groupByKey--->(P,(PPT))-------->mapValues---> (P,1)]
Anlly (A,Anlly)
1）创建RDD、最后的collect为动作不会创建RDD，其他的操作都会创建新的RDD。
2）创建DAG，groupBy()会进行依赖多条上一个RDD的数据，所以多划分为一个阶段。
如图：
3）执行任务，每个阶段必须等上一个阶段执行完成。每个Stage又分成不同的Task执行，每个Task都包含代码+数据。
假设例子中的names下面有四个文件块，那么HadoopRDD中的Partitions自动划分为四个分区对应这四块数据。
就会创建四个Task执行相关任务。
每个Task操作一块数据再执行，以上例子的简单模拟：
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object NameCountCh {
def main(args: Array[String]) {
if (args.length < 1) {
System.err.println("Usage:<File>")
System.exit(1)
}
val conf = new SparkConf().setAppName("NameCountCh")
val sc = new SparkContext(conf)
sc.textFile(args(0))
.map(name => (name.charAt(0), name))
.groupByKey()
.mapValues(names => names.toSet.size)
.collect().foreach(println)
}
}
实际执行过程截图：
执行命令： ./spark-submit --master spark://xxxx:7077 --class NameCountCh --executor-memory 512m --total-executor-cores 2 /data/spark/miaohq/scalaTestApp/scalatest4.jar hdfs://spark29:9000/home/miaohq/testName.txt
1、启动一个HTTP端口：
2、按照提交的文件将文件放到这个Web服务器上
3、创建程序生成两个Executor
4、DAG调度
完成第一stage：
调度第二stage：
完成第二个stage输出结果：
疑惑：
1、小文件看不出来文件分区的过程，另外设置了几个执行核，就会有几个Executor，如果超过总数可能要多线程了？？
2、为什么一个stage是两个task，按照原理应该是文件分为几个partition就几个task，目前测试文件很小，只能分1个partition，也不是和Executor相关的，
设置了3个执行核心仍然只是两个task？
3、为什么从mapValues划分第二个stage不应该是 groupByKey()???
6、Standalone架构下Spark的执行
1、standalone是Spark实现的资源调度框架，有：Client节点、Master节点、Worker节点。
2、Driver即可运行在Master节点，也可以运行在本地的Client端。
用spark-shell交互工具提交Spark的job的时候，运行在Master节点；
用spark-submit 提交或者用sparkConf.setManager("Spark://master:7077")是运行在Client端。
3、运行在Client端的执行过程如下：
说明：
1）sparkContext连接到Master，注册并申请资源（cpu 和内存）
2）Master根据申请信息和Worker心跳报告决定在哪个主机上分配资源，然后获取资源，启动StandaloneExecutorBackend。
3）StandaloneExecutorBackend向sparkContext注册。
4）sparkContext发送代码给StandaloneExecutorBackend且根据代码，构建DAG。
遇到Action动作会生成一个Job，然后根据Job内部根据RDD依赖关系生成多个Stage，Stage提交给TaskScheduler，
5）StandaloneExecutorBackend在汇报状态时候获取Task信息调用Executor多线程执行task，且向sparkContext汇报，
直到任务完成。
6）所有Task完成后，SparkContext向Master注销，释放资源。
说明：
文章中图片和内容来自：http://www.cnblogs.com/shishanyuan