集群概述：
（一）组件
spark应用作为一系列独立的进程运行在集群上，通过SparkContext来协调，这个对象一般在我们的main程序里面，通常称为驱动程序，
特别的，为了能够在集群上运行，SparkContext对象支持集成了大多数集群调度比如，Spark自己的standalone ，Hadoop2.x的Yarn
以及Mesos，通过这些调度来管理分配整个程序的资源， 只要能连接上某种集群调度器，spark就会获得每个节点上的executors
我们的程序task就由executors负责计算和存储数据，下一步spark会分发这些代码（jar包，或者Python文件）到我们的executors，最后
SparkContext 会发送task到executors运行。一个拓扑图如下：
一些注意的地方如下：
1，每个应用获取它自己的executor进程，每个task会以多线程的方式运行在executor进程的jvm中，互相之间完全隔离的，但是这也意味着
他们不能再不同的应用（SparkContex）之间共享数据，除非将他们写入一个外在的存储系统
2，集群管理者，能够获取获取executor，并且相互之间通过心跳相互交流
3，驱动程序会连接监听它的executor在整个executor的生命周期之内，所以驱动程序与worker node之间的网络是必须相通的
4，因为驱动程序（SparkContext）调度task在整个集群中，所以它应该与worknode在一个网络拓扑中，当然我们也可以通过远程提交任务，
更好的远程提交方式是通过RPC驱动和提交任务
（二）集群管理类型
当然的spark支持三种集群类型
1，standalone，spark自带最简单快速的一种方式
2，Apache Mesos ， 一种通用的资源调度器，可以运行Hadoop MapReduce和其他的一些服务应用
3，Hadoop YARN , hadoop2自带的资源调度器
除此之外，Spark自带的ec2集群脚本，能够非常容易的启动一个standalone集群在亚马逊的EC2上
（三）提交应用程序
应用程序可以被提交任何集群类型，通过使用spark-submit脚本
（四）监听
每个驱动程序有一个web页面，默认是使用4040端号，展示正在运行的task，executors，存储利用率，
（五）任务调度
spark集群类型调度控制应用程序之间的资源分配，在一个程序之间同时发生多个计算时。
一些名词解释：
| 序号 | 名词 | 描述 |
| 1 | Application | 使用者编写的spark程序，由驱动程序和executors组成 |
| 2 | Application jar | 一个jar包包含使用者的程序，某些情况下，会创建一个主jar包含其组成的依赖，但这些依赖中，不能包括hadoop和spark的相关的依赖，因为这些会在运行时，添加进去 |
| 3 | Driver program | 运行main方法和创建SparkContext上下文 |
| 4 | Cluster manager | （YARN 或者 Mesos或者Spark Standalone）负责外部应用的资源分配 |
| 5 | Deploy mode | 区别cluster模式，client提交驱动任务在集群外部，而cluster提交驱动程序在集群内部 |
| 6 | Worker node | 在整个集群中运行任务的节点 |
| 7 | Executor | 在一个worker node上启动的一个进程，运行任务，保存数据在内存或者磁盘上，每个应用有它自己的一系列executors |
| 8 | Task | 一个工作单元，轻量级线程模式运行在进程Executor里面 |
| 9 | Job | 一个并行的计算过程由多个task组成，并且执行一些action（例如collect，save，foreach等）等待spark响应，在log里面可见日志 |
| 10 | stage | 每个job被切分为多个小的task被称为stage，他们之间相互依赖，非常类似hadoop的MapReduce，在驱动的log里面可见日志 |
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