Spark组件和术语定义

• Application：Spark Application的概念和Hadoop MapReduce中的类似，指的是用户编写的Spark应用程序，包含了一个Driver 功能的代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码；
• Driver：Spark中的Driver即运行上述Application的main()函数并且创建SparkContext，其中创建SparkContext的目的是为了准备Spark应用程序的运行环境。在Spark中由SparkContext负责和ClusterManager通信，进行资源的申请、任务的分配和监控等；当Executor部分运行完毕后，Driver负责将SparkContext关闭。通常用SparkContext代表Drive；
• Executor：Application运行在Worker 节点上的一个进程，该进程负责运行Task，并且负责将数据存在内存或者磁盘上，每个Application都有各自独立的一批Executor。在Spark on Yarn模式下，其进程名称为CoarseGrainedExecutorBackend，类似于Hadoop MapReduce中的YarnChild。一个CoarseGrainedExecutorBackend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。每个CoarseGrainedExecutorBackend能并行运行Task的数量就取决于分配给它的CPU的个数了；

• Cluster Manager：指的是在集群上获取资源的外部服务，目前有：

  • Standalone：Spark原生的资源管理，由Master负责资源的分配；
  • Hadoop Yarn：由YARN中的ResourceManager负责资源的分配；
• Worker：集群中任何可以运行Application代码的节点，类似于YARN中的NodeManager节点。在Standalone模式中指的就是通过Slave文件配置的Worker节点，在Spark on Yarn模式中指的就是NodeManager节点；
• 作业（Job）：包含多个Task组成的并行计算，往往由Spark Action催生，一个JOB包含多个RDD及作用于相应RDD上的各种Operation；
• 阶段（Stage）：每个Job会被拆分很多组Task，每组任务被称为Stage，也可称TaskSet，一个作业分为多个阶段，每一个stage的分割点是action。比如一个job是：（transformation1 -> transformation1 -> action1 -> transformation3 -> action2），这个job就会被分为两个stage，分割点是action1和action2。
• 任务（Task）： 被送到某个Executor上的工作任务；
• partition： 理解spark中partition概念，需要和hdfs中的block做一下类比。hdfs中的block是分布式存储的最小单元，类似于盛放文件的盒子，一个文件可能要占多个盒子，但一个盒子里的内容只可能来自同一份文件。假设block设置为128M，你的文件是250M，那么这份文件占3个block（128+128+2）。这样的设计虽然会有一部分磁盘空间的浪费，但是整齐的block大小，便于快速找到、读取对应的内容。（p.s. 考虑到hdfs冗余设计，默认三份拷贝，实际上3*3=9个block的物理空间。）
  spark中的partition 是弹性分布式数据集RDD的最小单元，RDD是由分布在各个节点上的partition 组成的。partition 是指的spark在计算过程中，生成的数据在计算空间内最小单元，同一份数据（RDD）的partition 大小不一，数量不定，是根据application里的算子和最初读入的数据分块数量决定的，这也是为什么叫“弹性分布式”数据集的原因之一。总结：block位于存储空间、partition 位于计算空间，block的大小是固定的、partition 大小是不固定的，block是有冗余的、不会轻易丢失，partition（RDD）没有冗余设计、丢失之后重新计算得到（这段文字来自知乎）