Spark的基本概念：
（1）Application：表示你的应用程序
（2）Driver：表示main()函数，创建SparkContext。由SparkContext负责与ClusterManager通信，进行资源的申请，任务的分配和监控等。程序执行完毕后关闭SparkContext
（3）Executor：某个Application运行在Worker节点上的一个进程，该进程负责运行某些task，并且负责将数据存在内存或者磁盘上。在Spark on Yarn模式下，其进程名称为 CoarseGrainedExecutor Backend，一个CoarseGrainedExecutor Backend进程有且仅有一个executor对象，它负责将Task包装成taskRunner，并从线程池中抽取出一个空闲线程运行Task，这样，每个CoarseGrainedExecutorBackend能并行运行Task的数据就取决于分配给它的CPU的个数。
（4）Worker：集群中可以运行Application代码的节点。在Standalone模式中指的是通过slave文件配置的worker节点，在Spark on Yarn模式中指的就是NodeManager节点。
（5）Task：在Executor进程中执行任务的工作单元，多个Task组成一个Stage
（6）Job：包含多个Task组成的并行计算，是由Action行为触发的
（7）Stage：每个Job会被拆分很多组Task，作为一个TaskSet，其名称为Stage
（8）DAGScheduler：根据Job构建基于Stage的DAG，并提交Stage给TaskScheduler，其划分Stage的依据是RDD之间的依赖关系
（9）TaskScheduler：将TaskSet提交给Worker（集群）运行，每个Executor运行什么Task就是在此处分配的。
Spark的执行流程：
Spark在进行transformation计算的时候，不会触发Job ，只有执行action操作的时候，才会触发Job，在Driver中SparkContext根据RDD之间的依赖关系创建出DAG有向无环图，DAGScheduler负责解析这个图，解析时是以Shuffle为边界，反向解析，构建stage。将多个任务根据依赖关系划分为不同的Stage，将每个Stage的Taste Set 提交给TaskScheduler去执行，任务会在Executor进程的多个Task线程上执行，完成Task任务后 将结果信息提交到ExecutorBackend中 他会将信息提交给TaskScheduler。
TaskScheduler接到消息后通知TaskManager，移除该Task任务，开始执行下一个任务。TaskScheduler同时会将信息同步到TaskSet Manager中一份，全部任务执行完毕后TaskSet Manager将结果反馈给DAGScheduler，如果属于ResultTask 会交给JobListener。否则话全部任务执行完毕后写入数据。
Driver运行在Worker：
（1）客户端提交作业给Master
（2）Master让一个Worker启动Driver，即SchedulerBackend。Worker创建一个DriverRunner线程，DriverRunner启动SchedulerBackend线程。
（3）另外Master还会让其余Worker启动Executor，即ExecutorBackend。Worker创建一个ExecutorRunner线程，ExecutorRunner会启动ExecutorBackend进程。
（4）ExecutorBackend启动后会向Driver的SchedulerBackend注册，SchedulerBackend进程中包含DAGScheduler，ExecutorBackend向SchedulerBackend汇报的时候把TaskScheduler中的Task调度到ExecutorBackend执行。
（5）所有stage都完成后作业结束
Spark运行架构的特点：
每个Application获取专属的Executor进程，该进程在Application期间一直驻留，并以多线程方式运行tasks。这种Application隔离机制有其优势，无论是从调度角度看（每个Driver调度它自己的任务），还是从运行角度看（来自不同Application的Task运行在不同的JVM中）。当前，这也意味着SparkApplication不能跨应用程序共享数据，除非将数据写入到外部存储系统。
提交SparkContext的Client应该靠近Worker节点（运行Executor）的节点，最好是在同一个Rack里，因为SparkApplication运行过程中SparkContext和Executor之间有大量的信息交换，如果想在远程集群中运行，最好使用RPC将SparkContext提交给集群