因为最近在学习与使用Spark，所以对一些基础概念与术语做一些梳理。用来加深映像同时方便后续复习
spark是一个基于内存的分布式计算框架，可无缝集成于现有的Hadoop生态体系。主要包括四大组件：Spark Streaming、Spark SQL、Spark MLlib和Spark GraphX。
Spark运行中涉及到的一些基础概念如下：
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mater:主要是控制、管理和监督整个spark集群
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client：客户端，将用应用程序提交，记录着要业务运行逻辑和master通讯。
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Application：用户自定义的Spark程序，用户提交后，Spark为App分配资源将程序转换并执行。
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sparkContext：spark应用程序的入口，负责调度各个运算资源，协调各个work node上的Executor。主要是一些记录信息，记录谁运行的，运行的情况如何等。这也是为什么编程的时候必须要创建一个sparkContext的原因了。
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Driver Program：每个应用的主要管理者，每个应用的老大，有人可能问不是有master么怎么还来一个？因为master是集群的老大，每个应用都归老大管，那老大疯了。因此driver负责具体事务运行并跟踪，运行Application的main()函数并创建sparkContext。
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RDD：spark的核心数据结构，可以通过一系列算子进行操作，当Rdd遇到Action算子时，将之前的所有的算子形成一个有向无环图(DAG)。再在spark中转化成为job，提交到集群执行。一个app可以包含多个job
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worker Node:集群的工作节点，可以运行Application代码的节点，接收mater的命令并且领取运行任务，同时汇报执行的进度和结果给master，节点上运行一个或者多个Executor进程。
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exector：为application运行在workerNode上的一个进程，该进程负责运行Task，并且负责将数据存在内存或者磁盘上。每个application都会申请各自的Executor来处理任务。‘
图1- spark运行架构图
spark应用(Application)执行过程中涉及到的概念：
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Task(任务)：RDD中的一个分区对应一个task，task是单个分区上最小的处理流程单元。
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TaskSet(任务集)：一组关联的，但相互之间没有Shuffle依赖关系的Task集合。
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Stage(调度阶段)：一个taskSet对应的调度阶段，每个job会根据RDD的宽依赖关系被切分很多Stage，每个stage都包含 一个TaskSet。
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job(作业)：由Action算子触发生成的由一个或者多个stage组成的计算作业。
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application：用户编写的spark应用程序，由一个或者多个job组成，提交到spark之后，spark为application分派资源，将程序转换并执行。
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DAGScheduler：根据job构建基于stage的DAG，并提交stage给TaskScheduler。
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TaskScheduler:将Taskset提交给Worker Node集群运行并返回结果。
从上图中可以看出：一个Application可以由一个或者多个job组成，一个job可以由一个或者多个stage组成，其中stage是根据宽窄依赖进行划分的，一个stage由一个taskset组成，一个TaskSET可以由一个到多个task组成。