Spark的架构与基本运行流程
一、Spark中的核心概念
（1）RDD，Spark中最核心的概念就是RDD（Resillient Distributed Dataset，弹性分布式数据集）。换而言之，整个RDD就是Spark中的最核心数据抽象。相较于关系型数据库，在Spark中主要是对RDD进行一次又一次的操作。
RDD是分布式内存的一个抽象概念，提供了一种高度受限的共享内存模型。即RDD一旦生成后，是不允许去修改的，它是只读的，所以它受限。
（2）DAG，是Directed Acyclic Graph（有向无环图）的简称，反映了RDD之间的依赖关系。
我们在对Spark进行编程时，就是将数据加载到内存生成RDD，然后对RDD进行一次又一次的操作，最终得到结果。而对RDD间的一次又一次操作就构成了DAG，因此DAG就反映了RDD之间的依赖关系。
（3）Executor，是运行在工作节点（WorkerNode）上的一个进程，负责运行任务。一个Executor进程会派生出很多线程，每个线程会具体负责每一个任务，如下图所示。
（4）Application，是用户编写的Spark应用程序。
（5）Task，任务，是运行在Executor上的工作单元。
（6）Job，作业，一个作业包含多个RDD，以及相应RDD上的各项操作。
（7）Stage，阶段，是Job的基本调度单位，一个Job会分为多组Task，每组Task被称为Stage，或者也被称为TaskSet，代表一组关联的、相互之间没有Shuffle依赖关系的任务组成的任务集。
二、Spark中的核心架构设计
这个Spark的运行架构如下图所示。
一张图讲的很清楚了。一个应用被提交后，将会被生成很多个作业（具体生成多少个作业，则取决于里面的相关代码）。每一个作业又会被切分为多个阶段
执行结束后，Spark会将结果返回给Driver节点，返回给用户；或者写入HDFS或其他数据库，相应的过程如以下2张图所示。
SparkContext就好比“指挥所（Driver）”里面的“指挥官”。
三、Spark中的基本运行流程
DAG的处理过程：
得到DAG图之后，会提交给DAG Scheduler去进行解析，负责将这张完整的DAG图切成很多不同的阶段，每个阶段都包含若干个任务。
每个阶段都是一个任务的集合，然后提交给Task Scheduler，它主要负责将任务纷发到哪个节点上去。这里需要注意的是，并不是Task Scheduler自己去完成纷发，而是运行在每个工作节点（Worker Node）上的Executor会主动地向Task Scheduler去申请运行任务，Task Scheduler会根据申请情况将相应的任务纷发到Executor上，让Executor进程派送线程去执行。
多个Executor来申请，到底给谁呢？即计算（代码）如何进行纷发？ —— 计算向数据靠拢，即数据在哪个节点，我们将优先将计算仍向它所在的节点，完成本地化处理，如下图所示。
Executor的计算结果又会反馈给Task Scheduler，再由它向上传递给DAG Scheduler，最后由Spark Context对象做处理，或者返回给用户看，或者写入HDFS，如下图所示。
因此，Spark Context对象就代表了与底层集群的连接。
【彩蛋来了】
看完作者写的这篇博文，请参见：
created in 2022.12.11，updated in 2022.12.08