Spark运行机制与原理详解
先上图（自己画的有点丑）
这个就是Spark运行的基本流程图。
或者看这个图
可以看出Spark运行经过以下几个阶段：
1.用户编写好SparkContext，新创建的SparkContext连接资源管理器cluster manager，其实Spark的还有其他优秀的资源管理器可以用，比如Standalone，Apache Mesos,YARN等。资源管理器根据用户提交SparkContext时的设置，分配CPU和内存等信息，也包括任务分配以及任务监控等，这些是SparkContext向资源管理器申请的。
2.资源管理器收到用户应用提交，为应用启动执行任务的进程executor。可以看到系统可以有很多工作节点WorkNode，executor为某工作节点的一个进程。executor通过心跳向资源管理器汇报运行情况，也就是实现任务调度与监控。
3.具体是怎么执行任务的？SparkContext是用户编写创建的，里面有环境配置信息以及应用程序。SparkContext内部是这样的：结合RDD对象和依赖关系创建出有向无环图——DAG图（我理解为拓扑结构），RDD是一种内存共享模型，全称为弹性分布式数据集，可以这么理解RDD从之前的RDD中衍生出来并包含了依赖信息（就是和之前的数据有啥不一样），这样避免了数据丢失时进行检查点操作（就是=一步一步查），它只需要找到父RDD就能很好的恢复，粗略的想象成C++的继承派生会好理解一点。创建成DAG图后调用DAG Scheduler调度器将DAG分为几个阶段，阶段就是任务集，然后交给任务调度器来处理，任务调度器TaskScheduler把任务task发送给executor，SparkContext将应用程序也发给executor来执行。任务控制点Driver会不断的调用task给executor来执行，直到完成或者超过运行次数。
**梳理一下：
从构成关系看，一个用户应用由一个任务控点Driver和几个作业job构成，作业由几个阶段stage构成，一个阶段由几个任务task构成，多个任务并发（多线程处理）开销更低效率更高。
从任务执行的角度看，控制点Driver向资源管理器申请资源，资源管理器启动executor，配置好环境，executor向控制点申请任务，task和应用程序发送给executor执行，迭代调用到任务完成。**
下图能帮助理解构成关系
**至于RDD，调度器，资源管理器的机制下一篇博文会进行简单的总结**