1. Spark的诞生
Spark在2012年左右开始流行，那时内存的容量提升和成本降低已经比MapReduce出现的十年前强了一个数量级，Spark优先使用内存的条件已经成熟；其次，使用大数据进行机器学习的需求越来越强烈，不再是早先年那种数据分析的简单计算需求。而机器学习的算法大多需要很多轮迭代，Spark的stage划分相比Map和Reduce的简单划分，有更加友好的编程体验和更高效的执行效率。
实际上在Spark诞生前，大家并没有觉得Hadoop的MapReduce慢，毕竟是做大数据计算，执行时间也还在能够接受的范围之内。直到Spark的出现，通过对比，人们才发现，原来可以快这么多。
除了速度快外，Spark还有简单易用的编程模型。
使用Scala语言在Spark上编写WordCount程序，主要代码只需如下三行：
val textFile = sc.textFile("hdfs://...")
val counts = textFile.flatMap(line => line.split(" "))
.map(word => (word, 1))
.reduceByKey(_ + _)
counts.saveAsTextFile("hdfs://...")
第1行代码：根据HDFS路径生成一个输入数据RDD。
第2行代码：在输入数据RDD上执行3个操作，得到一个新的RDD。
- 将输入数据的每一行文本用空格拆分成单词；
- 将每个单词进行转换，word => (word, 1)，生成 的结构；
- 相同的Key进行统计，统计方式是对Value求和，(_ + _)；
第3行代码：将这个RDD保存到HDFS。
2. 弹性数据集RDD
RDD是Spark的核心概念，它既是Spark面向开发者的编程模型，又是Spark自身架构的核心元素。
大数据计算就是在大规模的数据集上进行一系列的数据计算处理。MapReduce针对输入数据，将计算过程分为两个阶段，Map和Reduce，可以理解成是面向过程的大数据计算。我们在用MapReduce编程的时候，思考的是，如何将计算逻辑用Map和Reduce两个阶段实现，map和reduce函数的输入和输出是什么。
Spark是直接针对数据进行编程，将大规模数据集合抽象成一个RDD对象，然后在这个RDD上进行各种计算处理，得到一个新的RDD，继续计算处理，直到得到最后的结果数据。Spark可以理解成是面向对象的大数据计算。
我们在进行Spark编程的时候，思考的是一个RDD对象需要经过什么样的操作，转换成另一个RDD对象，思考的重心和落脚点都在RDD上。
重新看上面的代码实际上是执行了3次RDD的转换，因为转换的RDD可以继续调用RDD的转换函数，所以连续写成了一行代码。
RDD上定义的函数分为2种：
- 转换函数(transformation)：返回值还是RDD
- 执行函数(action)：不再返回RDD
RDD上的转换操作分成两种：
- 转换操作产生的RDD不会出现新的分片：例如map/filter等，经过转换后结果还在当前分片上，RDD只会在产生新的RDD分片的时候才会真正生成一个RDD，这也是Spark的特性，称为惰性计算
- 转换操作产生的RDD则会产生新的分片：例如reduceByKey，来自不同的分片的相同Key必须聚合在一起操作，产生新的RDD分片
Spark应用程序代码中的RDD和Spark执行过程中生成的物理RDD不是一一对应的。
3. Spark的生态体系
以Spark为基础，有支持SQL语句 Spark SQL，有支持流计算的Spark Streaming，有支持机器学习的MLlib，还有支持图计算的GraphX。利用这些产品Spark技术栈支撑起大数据分析、大数据机器学习等各种大数据应用场景。
4. Spark高效计算的原理剖析
4.1 计算阶段
MapReduce一个应用一次只运行一个map和一个reduce。
Spark可以根据应用的复杂程度，分割成更多的计算阶段（stage），这些计算阶段组成一个有向无环图DAG，Spark任务调度器可以根据DAG的依赖关系执行计算阶段。
以机器学习中的逻辑回归性能为示例，我们发现Spark比MapReduce快100多倍，因为机器学习算法需要进行大量的迭代计算，产生数万个计算阶段，这些计算阶段Spark在1个应用中处理完成，而MapReduce需要启动数万个应用。
有向无环图-DAG：不同阶段的依赖关系是有向的，计算过程只能沿着依赖关系方向执行，被依赖的阶段执行完成之前，依赖的阶段不能开始执行，同时，这个依赖关系不能有环形依赖，否则会成为死循环。
下面这张图描述了一个典型的Spark运行DAG的不同阶段：
整个应用被切分成3个阶段，阶段3需要依赖阶段1和阶段2，阶段1和阶段2互不依赖。Spark在执行调度的时候，先执行阶段1和阶段2，完成以后，再执行阶段3。如果有更多的阶段，Spark的策略也是一样的。只要根据程序初始化好DAG，就建立了依赖关系，然后根据依赖关系顺序执行各个计算阶段，Spark大数据应用的计算就完成了。
负责Spark应用DAG生成和管理的组件是DAGScheduler，它根据程序代码生成DAG，然后将程序分发到分布式计算集群，按计算阶段的先后关系调度执行。
4.2 shuffle
有的函数有时候有shuffle，有时候没有。比如上图例子中RDD B和RDD F进行join，得到RDD G，这里的RDD F需要进行shuffle，RDD B就不需要。
不需要进行shuffle的依赖，在Spark里被称作窄依赖；
需要进行shuffle的依赖，被称作宽依赖。
跟MapReduce一样，shuffle也是Spark最重要的一个环节，只有通过shuffle，相关数据才能互相计算，构建起复杂的应用逻辑。
虽然其本质依然是Map和Reduce，但这种多个计算阶段依赖执行的方案可以有效减少对HDFS的访问，减少作业的调度执行次数，因此执行速度也更快。
Hadoop MapReduce主要使用磁盘存储shuffle过程中的数据不同，Spark优先使用内存进行数据存储，包括RDD数据。除非是内存不够用了，否则是尽可能使用内存， 这也是Spark性能比Hadoop高的另一个原因。
5. Spark的执行过程
Spark支持Standalone、Yarn、Mesos、Kubernetes等多种部署方案，几种部署方案原理也都一样，只是不同组件角色命名不同，但是核心功能和运行流程都差不多。
上图为Spark的执行过程，执行情况如下：
- Spark应用程序启动在自己的JVM进程里，即Driver进程，启动后调用SparkContext初始化执行配置和输入数据；
- SparkContext启动DAGScheduler构造执行的DAG图，切分成最小的执行单位也就是计算任务；
- Driver向Cluster Manager请求计算资源，用于DAG的分布式计算；
- Cluster Manager收到请求以后，将Driver的主机地址等信息通知给集群的所有计算节点Worker；
- Worker收到信息以后，根据Driver的主机地址，跟Driver通信并注册，然后根据自己的空闲资源向Driver通报自己可以领用的任务数；
- Driver根据DAG图开始向注册的Worker分配任务；
- Worker收到任务后，启动Executor进程开始执行任务；
- Executor先检查自己是否有Driver的执行代码，如果没有，从Driver下载执行代码，通过Java反射加载后开始执行；