1 运行架构
Spark框架的核心是一个计算引擎，采用标准的master-slave的结构，图中的Driver表示master，负责整个集群的作业任务调度，Executor则是slave，负责实际执行任务
2 核心组件
2.1 Driver
Spark驱动器节点，用于执行Spark任务中的main方法，负责实际代码的执行工作
简单理解就是Driver是驱使整个应用运行起来的程序
2.2 Executor
是工作节点中的JVM进程，负责具体任务，如果有Executor节点发生故障或者崩溃，会讲出错任务调度到其他节点执行
2.3 Master 与 Worker
Spark集群的独立部署环境中，自身实现了资源调度，即Master朱啊哟负责资源的调度和分配，并进行集群的监控，类似于Yarn环境中的RM，Worker一个Work运行与一台服务器上，类似于Yarn环境中的NM
2.4 ApplicationMaster
RM(资源)和Driver（计算）之间的解耦合靠的就是AplicationMaster
3 核心概念
3.1 Executor 与 Core
集群中运行在工作节点（Work）中的一个JVM进程，是整个集群中的专门用于计算的节点。
提交应用中，可以提供参数指定计算节点的个数，以及对应的资源。资源一般是指工作节点Executor的内存大小和使用的虚拟CPU核（Core）数目
相关的启动参数：
3.2 并行度
多个任务同时执行，分布在不同的计算节点计算，所以可以实现多任务并行执行，这里我们将整个集群并行执行任务的数量称之为并行度
3.3 有向无环图（DAG）
大数据计算引擎我们根据使用方式一般分为四类，一类是Hadoop所承载的MapRuduce，它将计算分为两个阶段，分别为Map和Reduce，需要拆分算法，多个Job串联。支持DAG的框架为第二代计算引擎，比如Tez和Oozie，第三代则为Spark，特点是Job内部的DAG支持，以及实时计算。
4 提交流程
Yarn环境下的提交流程：
Spark应用程序提交到Yarn环境中执行的时候，两种方式：Client和Cluster。主要区别在于：Driver程序的运行节点
4.1 Yarn Client模式
Client模式将用于监控和调度的Driver模块在客户端执行，而不是Yarn中，一般用于测试
* Driver在任务提交的本地机器运行
* Driver启动后和ResourceManager通讯申请启动ApplicationMaster
* ResourceManager分配container，在合适的NodeManager上启动ApplicationMaster，负责向RexourceManager申请Executor内存
* ResourceManager接到ApplicationMaster的资源申请后会分配container，然后ApplicationMaster在资源分配指定的NodeManager上启动Executor进程
* Executor进程启动后会向Driver反向注册，Executor全部注册完成后Driver开始执行main函数
* 之后执行到Action算子时，触发一个Job，并根据宽依赖开始划分stage，每个stage生成对应的TaskSet，之后将task分发到各个Executor上执行
4.2 Yarn Cluster 模式
将用于监控和调度的Driver模式启动在Yarn集群资源中执行，一般应用于实践生产环境
- 在YARN Cluster模式下，任务提交后会和ResourceManager通讯申请启动ApplicationMaster，
- 随后ResourceManager分配container，在合适的NodeManager上启动ApplicationMaster，此时的ApplicationMaster就是Driver。
- Driver启动后向ResourceManager申请Executor内存，ResourceManager接到ApplicationMaster的资源申请后会分配container，然后在合适的NodeManager上启动Executor进程
- Executor进程启动后会向Driver反向注册，Executor全部注册完成后Driver开始执行main函数，
- 之后执行到Action算子时，触发一个Job，并根据宽依赖开始划分stage，每个stage生成对应的TaskSet，之后将task分发到各个Executor上执行。