涂鸦一 1. Spark为什么如此之外 a.基于内存
Spark将数据加载到内存中之后，此后的计算都在内存中进行，这就非常适合递归迭代的计算任务，同时对交互式即席查询型任务也能做到将数据加载到内存中，如下图所示。 b. DAG Spark在内部将对数据的操作绘制成一张有向无环图，只有在真正需要结果的时候，才对数据依次执行这些操作。也就是说，在有向无环图中，除非需要结果而不得不进行计算时才会进行计算。否则只是进行标记操作 中间结果可复用 c. Scheduler. 任务调度系统更加细致。一个Work节点的虚拟机可以放多个任务(Task）而平行执行，它是线程级的并行，而在Hadoop中，一个任务必须开启一个虚拟机，不同的任务之间由于位于不同的JVM进程空间，只能依靠HDFS来共享数据。 在Spark中，一个作业（Job)的不同Task位于同一个虚拟机中，由于这些任务位于同一个JVM进程，因此它们可以共享JVM进程的内存空间，这样带来两个好处 1）.启动任务，只需启动一个线程，这样带来的成本更低(跟Hadoop启动JVM做比较)，实际上，Spark也不是启动任务启动线程，因为Spark使用线程池。 2）.任务之间共享内存很容易，因为这些任务同属于一个进程内。 d.lineage(容错处理） 简单说，那个处理失败就重新计算哪个，而无需从头开始计算 A->B->C->D,假设计算D时，C出现问题，按照Hadoop的做法，此时ABCD都要重新计算，而对于Spark，只需要重新计算C，而无需计算A和B 2、 RDD RDD可以看成Spark中内存的一个对象，如果RDD很大，那么Spark会Spill到磁盘中。 RDD的五个特性，其中一个是Partitioner，用于指定分区器。另外一个preferredLocation，它的含义是可以为RDD指定优先去哪里读数据，这是程序员干预数据本地性的一种手段。 RDD中的每个分片对应一个任务，也就是RDD处理的并行度是由分片决定的 RDD的DAG(静态）是在Driver Program中由SparkContext完成的，Driver提交作业给DAGScheduler是，已经是绘制好的DAG图，DAGScheduler会把静态的DAG图，切分为不同的Stage。 3. Driver、Master a.Driver和Master有何区别？ b.Driver给Worker分配计算任务，而且Worker汇报计算给Driver，也就是说，Driver和Worker直接打交道以实现任务的分配和结果的汇报？
在这个图上有个关键的点事DAGScheduler运行于Master节点？？？不对，SparkContext持有DAGScheduler的实例，不是通过发消息的方式给DAGScheduler提交任务的
4.ShuffledMapTask和ReduceTask都运行与线程池中，也就是说它们都在Workder的Executor的线程池中运行
涂鸦二 RDD之间的依赖关系有两种
ShuffleDependency
将Stage分开，划分为不同的Stage
NarrowDependency
将RDD划入到当前的Stage
Stage回溯是从后向前
DAGScheduler首先提交没有依赖的Stage，如果没有父Stage或者父Stage已经执行完，则提交这个Stage。计算从前往后。
把Stage如何从StageScheduler获取到
Task是通过Broadcat广播出去？所以在executor中能够获取到？
Driver是作业的主进程，创建SparkContext，解析计算生成RDD的DAG，作业的划分到不同的Stage，然后通过LaunchTask提交到Executor执行。
Driver包括作业和Executor两部分
Driver的两个层次，第一个层次是SparkContext以及围绕sc创建的sparkconf和sparkenv
第二层次是DAScheduler、TaskScheduler以及deploy部署模块，deploy部署模块给TaskScheduler使用以提交哦
作业。
Driver是Client的一部分，跟Client同一个进程(这是在client模式下吧）？？？
SparkContext是把用户编写的程序提交给Spark集群运行的通道
SparkConf读取java system properties的逻辑是什么？即读取哪些system properties。提交任务时
提交的参数是否会被SparkConf解析。在SparkConf中。
设置executorEnv参数，executorEnv参数以spark.executorEnv开头
设置AkkaEnv参数
设置spark.driver.host以及spark.driver.port
设置spark.master
SparkEnv包含的是