Spark应用程序在集群上作为独立的进程集合运行，由主程序(称为驱动程序)中的sparkContext对象与Spark集群进行交互协调
- 每个application（应用程序）有自己的executor进程，他们相互隔离，每个executor中可以有多个task线程。这样可以更好的隔离各个application；各个spark application 不能分享数据，除非把数据存储到外部系统。
（1）driver program ： 运行应用程序的main函数并创建spark context进程，称之为主程序。
（2）cluster manager ：spark 中的集群资源管理器，用于获取集群资源的外部服务。
（3）Master：进程，负责整个集群资源的调度，分配等职责。
（4）Worker node ：进程，负责存储RDD的某个或某些partition（分区），启动其他进程或线程对RDD的partition进行处理计算。
（5）Executor：进程，运行任务并将数据保存在内存或磁盘存储器中。
（6）Task：线程，对RDD的partition进行并行计算。
（7）Stage：每个作业被划分为更小的任务集，称为相互依赖阶段（类似于 map reduce中的map 和 reduce阶段）
（8）cache：可使用cache 方法在内存中持久化RDD，spark将保留集群中的元素，以便下次查询时更快的访问它，还支持在磁盘上持久化RDD，或跨多个节点复制RDD。
（9）Application ：运行在集群上的用户程序，包含集群上的driver program 和 多个 executor。
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Spark context 对象可以视为Spark 应用程序的入口，主程序被成为driver program ，spark context 可以与不同种类的集群资源管理器cluster manager进行通信，从而分配到程序运行所需的资源，获取到集群运行所需的资源后，spark context 将得到集群中其他工作节点（worker node )上对应的executors (不同的spark应用程序不同的executor，他们之间也是独立的进程，executor 为应用程序提供分布式计算及数据存储功能)，之后 spark context 将应用程序代码分发到各executors,最终将任务（Task)分配给executors执行。
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一个分区（partition），即数据集的基本组成单位。
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在 spark application 运行过程中，RDD经过一个个transformation转换算子之后，最后通过Action 算子触发操作。RDD是懒加载的，前面的转化并不发生实际的操作，这个转化为记录在DAG（无回路有向图），只有触发action 后 才实际就行操作。逻辑上每经历一个变化，RDD就会转化为新的RDD。
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RDD依赖：RDD在每次转化的时候，会生成一个新的RDD，但新的RDD和旧的RDD之间保持着关系，就是依赖，依据依赖的样式，可以划分为窄依赖和宽依赖。
（1）窄依赖是指一个父RDD只能被一个子RDD使用（一对一，比如map,filter）
（2）宽依赖是指一个父RDD可被多个子RDD使用。（一对多,比如 groupByKey,reduceByKey）
6.RDD 持久化: Spark中最重要的功能之一就是在内存中持久化(或缓存)数据集。
当您持久化一个RDD时，每个节点将其计算的任何分区存储在内存中，并在该数据集(或从该数据集派生的数据集)上的其他操作中重用它们。这使得未来的行动更快(通常超过10倍)。
缓存是迭代算法和快速交互使用的关键工具 可以使用persist()或cache()方法将RDD标记为持久化。第一次在操作中计算它时，它将保存在节点的内存中。Spark的缓存是容错的——如果RDD的任何分区丢失，它将使用最初创建它的转换自动重新计算。 此外，每一个持久化RDD可以使用不同的存储级别进行存储
| 持久化级别 | 使用未序列化的Java对象格式，将数据保存在内存中。如果内存不够存放所有的数据，则数据可能就不会进行持久化，默认的持久化策略 |
|---|---|
| MEMORY_AND_DISK | 使用未序列化的Java对象格式，优先尝试将数据保存在内存中。如果内存不够存放所有的数据，会将数据写入磁盘文件中，不会立刻输出到磁盘 |
| MEMORY_ONLY_SER | RDD的每个partition会被序列化成一个字节数组，节省空间，读取时间更占CPU |
| MEMORY_AND_DISK_SER | 序列化存储，超出部分写入磁盘文件中 |
| DISK_ONLY | 使用未序列化的Java对象格式，将数据全部写入磁盘文件中 |
| MEMORY_ONLY_2, MEMORY_AND_DISK_2, etc. | 对于上述任意一种持久化策略，如果加上后缀_2，代表的是将每个持久化的数据，都复制一份副本，并将副本保存到其他节点上 |
| OFF_HEAP (experimental) | RDD序列化存储在Tachyon |
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shuffle 操作 ： 洗牌
之所以需要shuffle ， 是因为具有某种共同特征的一类数据需要最终汇聚（aggregate）到一个计算节点上进行计算。
主要分两个步骤：
（1）shuffle write
（2）shuffle read
shuffle 主要是在宽依赖时出现，shuffle操作会导致大量数据在不同节点之间传输，在整个spark中最复杂，最消耗性能的过程。
这些算子都要掌握！！