spark相关流程
每个Spark应用都由一个驱动器程序(drive program)来发起集群上的各种并行操作。驱动器程序包含应用的main函数，驱动器负责创建SparkContext,SparkContext可以与不同种类的集群资源管理器(Cluster Manager)，例如Hadoop YARN，Mesos进行通信，获取到集群进行所需的资源后，SparkContext将得到集群中工作节点(Worker Node)上对应的Executor(不同的Spark程序有不同的Executor,他们之间是相互独立的进程，Executor为应用程序提供分布式计算以及数据存储功能)，之后SparkContext将应用程序代码发送到各Executor,最后将任务(Task)分配给executors执行
整体流程：Client提交应用----->Master找到一个Worker启动Driver----->Driver向Master或资源管理器申请资源，之后将应用转换为RDD Graph----->由DAG Schedule将RDD Graph转化为Stage的有向无环图提交给TaskSchedule------>再由TaskSchedule提交任务给Executor执行-------->其他组件协同工作
相关组件
- ClusterManager:在Standalone模式中即为Master节点（主节点），控制整个集群，监控Worker.在YARN中为ResourceManager
- Worker:从节点，负责控制计算节点，启动Executor或Driver。在YARN模式中为NodeManager,负责计算节点的控制。
- Driver:运行Application的main()函数并创建SparkContect。
- Executor:执行器，在worker node上执行任务的组件、用于启动线程池运行任务。每个Application拥有独立的一组Executor。
- SparkContext:整个应用的上下文，控制应用的生命周期。
- RDD：Spark的计算单元，一组RDD可形成执行的有向无环图RDD Graph。
- DAG Scheduler:根据作业(Job)构建基于Stage的DAG，并提交Stage给TaskScheduler。
- TaskScheduler:将任务(Task)分发给Executor。
RDD创建(常用)
一、从文件系统加载创建RDD 通过textFile(path)方法
1、从本地文件系统中加载数据
如：
2、从分布式文件系统HDFS中加载数据
二、通过并行集合（数组）来创建 通过parallelize()方法
RDD操作
DAG图
对于RDD而言，每次转换操作都会产生不同的RDD，转换得到的RDD是惰性求值的，也就是说，整个转换过程只是记录了转换的轨迹，并不会发生真正的计算，只有到行动操作的时候，才会发生真正的计算，从DAG图的源头开始进行计算操作。
https://github.com/chris1132/spark_lecture/tree/master/src/main/scala/com/chovy/spark/RDD
常用转换操作
filter(func):筛选满足func的元素，返回一个新的数据集
map(func)：将每个元素传递到函数func中，返回一个新的数据集
flatMap(func):与map相似，每个输入元素可以映射到0或多个输出结果
groupByKey():应用于（K，V）键值对的数据集，返回一个新的（K，Iterable）形式的数据集
reduceByKey(func):应用于（K,V）键值对的数据集，返回一个新的（K，V）形式的数据集，其中每个值是将每个key传到func函数中进行聚合
常用行动操作
count()：返回数据集中的元素个数
collect()：以数组的形式返回数据集中的所有元素
first()：返回第一个元素
take(n)：返回前n个元素
reduce(func)：通过函数func聚合数据集中的元素（输入两个参数并返回一个值）
foreach(func)：将数据集中的每个元素传递到函数func中运行
RDD惰性机制：只要没有遇到行动类型操作，不会进行真正计算
如下图，在调用reduce方法时才会触发计算
流程
