Spark的基本概念及工作原理
/* * Cluster-> WordNode -> Executors -> Threads -> Task * * Job Action操作 * Stage shuffle操作 * * Application -> Jobs -> Stages -> Task */
Spark作业的基本概念
-Application：用户自定义的Spark程序，用户提交后，Spark为App分配资源将程序转换并执行。
-Driver Program：运行Application的main()函数并且创建SparkContext。
-RDD DAG：当RDD遇到Action算子，将之前的所有算子形成一个有向无环图(DAG)。再在Spark中转化为Job，提交到集群进行执行。一个App中可以包含多Job。
-Job：一个RDD Graph触发的作业，往往由Spark Action算子触发，在SparkContext中通过runJob方法向Spark提交Job。
-Stage：每个Job会根据RDD的宽依赖关系被切分很多Stage，每个Stage中包含一组相同的Task，这一组Task也叫TaskSet。
-Task：一个分区对应一个Task,Task执行RDD中对应Stage中所包含的算子。Task被封装好后放入Executor的线程池中执行。Executor会在线程池中取得一个线程，分配给一个任务，之后任务执行完成，线程池回收线程。
Spark程序与作用概念映射
val rawFile = sc.textFile("README.md") //Application:1-6行
（将输入的文本文件转化为RDD）
val words = rawFile.flatMap(line=>line.split(" ")) //Job:1-5行
（将文本文件映射为word单词，将文本文件进行分词，转换为一个单词的RDD）
val wordNumber = words.map(w=>(w,1)) //Stage:1-3或4-5行
（将RDD中的每个单词映射为，单词名称为key，value为1的kye-value对）
val wordCounts = wordNumber.reduceByKey(_+_) //Tasks:1-3或4-5行
（通过reduceBykey操作，将同一个单词的数据进行聚集，进而统计好每一个单词的个数）
wordCounts.foreach(println)
（foreach输出每一个单词的计数）
wordCounts.saveAsTextFile
（saveAsTextFile将结果保存到磁盘）
6行代码对应为一个Application，这个应用程序中有两个Job，1-5行是一个Job,1-4 + 6行是一个Job。
在1-5行这个Job中：
1-3行是一个stage，4-5行是一个stage，因为map和reduceByKey之间要进行shuffle操作。
Spark作业运行流程
-Spark程序转换，将应用程序提交到集群，集群将程序由一个application转换成不同的任务集；
-在集群中输入数据块
-集群会根据调度策略执行各个Stage的Tasks分发到各个节点，在每个数据块上进行执行
-执行完成后，会根据shuffle在集群中将结果进行混洗，再进行下一阶段的Stage，直到所有Stage执行完毕，输出结果返回
Driver
sc
DAGScheduler -> Stage -> Task
TaskScheduler -> 分发Task到Worker
Driver -> 收集Worker的计算结果
Work
执行Task