概念
Spark 提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质（文本数据、图表数据等）的数据
集和数据源（批量数据或实时的流数据）的大数据处理的需求。
核心架构
Spark Core
包含 Spark 的基本功能；尤其是定义 RDD 的 API、操作以及这两者上的动作。其他 Spark 的库都
是构建在 RDD 和 Spark Core 之上的
Spark SQL
提供通过 Apache Hive 的 SQL 变体 Hive 查询语言（HiveQL）与 Spark 进行交互的 API。每个
数据库表被当做一个 RDD，Spark SQL 查询被转换为 Spark 操作。
Spark Streaming
对实时数据流进行处理和控制。Spark Streaming 允许程序能够像普通 RDD 一样处理实时数据
Mllib
一个常用机器学习算法库，算法被实现为对 RDD 的 Spark 操作。这个库包含可扩展的学习算法，
比如分类、回归等需要对大量数据集进行迭代的操作。
GraphX
控制图、并行图操作和计算的一组算法和工具的集合。GraphX 扩展了 RDD API，包含控制图、
创建子图、访问路径上所有顶点的操作
核心组件
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Cluster Manager- 制整个集群，监控 worker
在 standalone 模式中即为 Master 主节点，控制整个集群，监控 worker。在 YARN 模式中为资源管理器
Worker 节点 - 负责控制计算节点
从节点，负责控制计算节点，启动 Executor 或者 Driver。
Driver ： 运行 Application 的 main() 函数
Executor ：执行器，是为某个 Application 运行在 worker node 上的一个进程
SPARK 编程模型
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Spark 应用程序从编写到提交、执行、输出的整个过程如图所示，图中描述的步骤如下：
用户使用SparkContext提供的API（常用的有textFile、sequenceFile、runJob、stop等）编写 Driver application 程序。此外 SQLContext、HiveContext 及 StreamingContext 对SparkContext 进行封装，并提供了 SQL、Hive 及流式计算相关的 API。
使用SparkContext提交的用户应用程序，首先会使用BlockManager和BroadcastManager将任务的 Hadoop 配置进行广播。然后由 DAGScheduler 将任务转换为 RDD 并组织成 DAG，DAG 还将被划分为不同的 Stage。最后由 TaskScheduler 借助 ActorSystem 将任务提交给集群管理器（Cluster Manager）。
集群管理器（ClusterManager）给任务分配资源，即将具体任务分配到Worker上，Worker创建 Executor 来处理任务的运行。Standalone、YARN、Mesos、EC2 等都可以作为 Spark的集群管理器。
Spark目录：
SPARK 运行流程
构建 Spark Application 的运行环境，启动 SparkContext
SparkContext 向资源管理器（可以是 Standalone ， Mesos ， Yarn ）申请运行 Executor 资源，并启动 StandaloneExecutorbackend ，
Executor 向 SparkContext 申请 Task
SparkContext 将应用程序分发给 Executor
SparkContext 构建成 DAG 图，将 DAG 图分解成 Stage 、将 Taskset 发送给 Task Scheduler ，最后由 Task Scheduler 将 Task 发送给 Executor 运行
Task 在 Executor 上运行，运行完释放所有资源
看完觉得这个PDF文档对你帮助大不大？Spark只是这个文档的一小部分哦~
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