一、Spark 是什么
Spark 是基于内存计算的框架。
二、Spark 产生的背景
Spark 产生的原因主要是为了解决 Hadoop 的缺点，这里有一个时间线可以引出 Spark 的诞生。
1、Hadoop 1.x——2011年
(Hadoop 1.x 架构)
（ Hadoop 1.x 的 mapreduce 架构）
Hadoop1.x 于 2011 年正式发布，此时用的人很多，但是在一段时间后，人们发现了 Hadoop 1.x 存在的问题（主要就是 mapreduce 存在问题）：
1、mapreduce 是基于数据集的计算：每次都从磁盘上读取文件，然后进行计算，最后写入磁盘，一个任务就关闭。这看起来没有什么问题，但是随着需要，我们需要处理的实时数据、流数据、图数据越来越多，频繁读取磁盘的 mapreuduce 显然速度不够快，因此我们想要引入一种新的计算方法来解决这个问题。但是—— (请看2)
2、在 Hadoop 1.x 的时候，mapreduce 不仅仅负责计算，还负责资源和任务的调度，资源调度和计算紧紧地耦合在了一起，而我们如果想要仅仅改变计算框架显然是不可能的，没有资源调度来分配资源怎么计算呢？
2、在Hadoop 1.x 的时候，Mapreduce 中有一个进程叫作 JobTracker，JobTracker 即负责资源调度，又负责任务调度，而 JobTracker 手下有个进程叫作 TaskTracker，该进程负责计算，这里的 JobTracker 所负担的任务太重了，紧密耦合。
人们不能忍受此时 Hadoop 1.x 的问题，便诞生了 spark。
2、Spark 的诞生——2013年 6 月
Spark 的诞生就是为了解决上面提到的 mapreduce 的问题，为了解决慢的问题它采取了基于内存计算的策略，并且支持了迭代式计算；为了解决耦合性的问题，Spark 将资源调度和任务调度相分离：
（Spark 架构）
解释图中的元素：
Master：负责资源调度
Application Master：负责任务调度，Driver 通过某种机制来和 Master 进行通信，Driver 并不是 Master 的一部分，Master 仅仅是负责资源调度的，因为在 Spark 诞生的时候，还没有 YARN，所以它用的是自己的资源调度器，名叫 Master，在 YARN 之后，Driver 便可以连接到 YARN 的 ResouceManager 从而代替 Master。
Worker：负责计算，并且进行该台节点上的资源调度
Executor：负责执行计算
可以从图中看到：与 Worker 直接相连的是 Master，与 Executor 直接相连的是 Driver
所以可以看到，Spark 架构中最重要的两个概念就是 Driver 和 Executor，因为只有它两是不可替代的。
3、Hadoop 2.x——2013年11月
在 Hadoop 2.x 中，引入了 YARN，正是 YARN，才拯救了 Hadoop，YARN 把资源调度、任务调度与计算相分离。
图中一共有 2 大块元素，一块是 ResourceManager，一块是 NodeManager 。
ResourceManager： 可以看到，ResourceManager 是负责资源的管理与调度，再加上一个启动 ApplicationMaster，注意：这里的调度是纯粹的资源调度，不涉及任务调度，任务调度应该是在 AM 中完成的。
**NodeManager：**NodeManager 是每个节点上的资源和任务管理器，在 NodeManager 上面完成计算功能。
**ApplicationMaster：**负责向 RM 申请资源，启动、监控任务。当用户向 ResourceManager 提交任务后，RM 会首先找到可用的 NM，在其中分配一个 Container，在其中启动 AM，AM不是固定的，而是根据用户的提交变化，如果提交 MR 任务，那么 AM 就是关于 MR 的，如果是 Spark ，那么 AM 就是关于 Spark 的。
Container： Container 是资源的抽象，就像我们 Windows 系统中的虚拟机，虚拟机可以利用 Windows 的资源，然后再这个资源上可以启动 Linux 或者 Mac，同样，在 YARN 中的Container 中，我们也可以启动 MapReduce 或者 Spark 的任务。
要理解这些元素的作用是什么，主要还是得理解整个框架的工作流程。
综上，YARN 做到了解耦合，我们随便上来一个计算框架，只要把 AM 和 Task 换成自己的东西，就可以在 Hadoop 2.0 上运行。是真的强大！
三、Spark 在 YARN 上的工作流程
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-2kXok9CM-1583725096217)(C:\Users\dell\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20200307124214254.png)]
通过上述总结，我们看到 Spark alone 运行模式 与 YARN 的结构非常类似，Spark alone 中的 Driver 就相当于 AM，Master 就相当于 RM，Worker 就相当于 NM，Executor 就相当于 Task。
我们如果想要在 Hadoop 2.0 中运行 Spark，只需要把 Spark 的 Driver 放到 YARN 的 Application 处，把 Spark 的 Executor 放到 YARN 的 Task 便可。
三、Spark 中重要的两个组件
在诞生了 YARN 之后，Spark 的资源调度器就可以是 ResourceManager 或者 Master 了，而 Worker 就可以是 Spark 中的 Worker 或者是 YARN 中的 NodeManager 了，这两个都是可替换的，因此，Spark 中最核心的两个组件就是 Driver 和 Executor 了。
1、Driver
Driver 就是开发程序中 main 方法的进程。
2、Executor
Executor 是一个工作进程，负责在 Spark 作业中运行任务，任务间相互独立。
四、Spark 部署模式
1、local
spark 任务在本地运行，local[k] 就代表启动 k 个线程来运行，local[*] 就代表启动全部线程来运行。
2、standalone
独立地运行在一个集群上。
3、yarn
运行在资源管理系统上，如 yarn 和 mesos。
运行，local[*] 就代表启动全部线程来运行。
2、standalone
独立地运行在一个集群上。
3、yarn
运行在资源管理系统上，如 yarn 和 mesos。