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一、Spark架构
什么是spark?
Sprak是基于内存的快速、通用、可拓展的大数据分析引擎
1、Spark 内置模块
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、与存储系统交互等模块。Spark Core中还包含了对弹性分布式数据集(Resilient Distributed DataSet，简称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Apache Hive版本的SQL方言(HQL)来查询数据。
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。
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
集群管理器： Spark设计为可以高效地在一个计算节点到数千个计算节点之间伸缩计算。Spark支持在各种集群管理器(Cluster Manager)上运行，包括Hadoop YARN、Apache Mesos，以及Spark自带的一个简易调度 器，叫作独立调度器。
spark运行架构
SparkContext：整个应用的上下文，spark的主入口，连接Driver与Spark Cluster（Workers）每个JVM仅能有一个活跃的SparkContext
Cluster Manager：节点管理器，把算子(rdd)发送给WorkNode
WorkNode：从节点，负责控制计算节点，启动Executor或者Driver
Cache：workNode之间共享信息，通信
Executor：执行器为应用程序提供分布式计算以及数据存储功能
task：任务（core数,一次运行的task）
1）Master
Spark特有资源调度系统的Leader。掌管着整个集群的资源信息，类似于Yarn框架中的ResourceManager，主要功能：
（1）监听Worker，看Worker是否正常工作；
（2）Master对Worker、Application等的管理(接收worker的注册并管理所有的worker，接收client提交的application，(FIFO)调度等待的application并向worker提交)。
2）Worker
Spark特有资源调度系统的Slave，有多个。每个Slave掌管着所在节点的资源信息，类似于Yarn框架中的NodeManager，主要功能：
（1）通过RegisterWorker注册到Master；
（2）定时发送心跳给Master；
（3）根据master发送的application配置进程环境，并启动StandaloneExecutorBackend(执行Task所需的临时进程)
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。如果你是用spark shell，那么当你启动Spark shell的时候，系统后台自启了一个Spark驱动器程序，就是在Spark shell中预加载的一个叫作 sc的SparkContext对象。如果驱动器程序终止，那么Spark应用也就结束了。主要负责：
（1）把用户程序转为任务
（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节点发生了故障或崩溃，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节点上继续运行。主要负责：
（1）负责运行组成 Spark 应用的任务，并将状态信息返回给驱动器进程；
（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。
总结：Master和Worker是Spark的守护进程，即Spark在特定模式下正常运行所必须的进程。Driver和Executor是临时进程，当有具体任务提交到Spark集群才会开启的进程。
2、运行流程
1.构建Spark Application的运行环境，启动SparkContext
2.SparkContext向资源管理器（可以是Standalone，Mesos，Yarn）申请运行Executor资源，并启动StandaloneExecutorbackend
3.Executor向SparkContext申请Task
4.SparkContext将应用程序分发给Executor
5.SparkContext构建成DAG图，将DAG图分解成Stage、将Taskset发送给Task Scheduler，最后由Task 6.Scheduler将Task发送给Executor运行
Task在Executor上运行，运行完释放所有资源
二、Spark的运行模式
1、Local模式
Local模式就是运行在一台计算机上模式，通常就是用于本机上的测试。
Local[N]:指定使用几个线程来运行计算，通常我们CPU有几个Core,就指几个线程，最大化利用Cpu计算能力。
local[*]：直接安装Cpu最多Core来设置线程数
2、Standalone模式
构建一个基于 Mster+Slaves 的资源调度集群，Spark 任务提交给 Master运行。是 Spark 自身的一个调度系统。
3、Yarn模式
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AM（APPMaster）适用于生产环境。
