Spark学习(1)

Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据计算引擎.项目是用Scala进行编写,基于内存计算的
包括交互式查询和流处理

Spark SQL：是 Spark 用来操作结构化数据的程序包。
Spark Streaming：是 Spark 提供的对实时数据进行流式计算的组件。
Spark MLlib：提供常见的机器学习(ML)功能的程序库。
GraphX：提供一个分布式图计算框架，能高效进行图计算。
集群管理器：Spark设计为可以高效地在一个计算节点到数千个计算节点之间伸缩计 算。

 Application           Spark的应用程序，包含一个Driver program和若干Executor
 SparkContext       Spark应用程序的入口，负责调度各个运算资源，协调各个Worker Node上的Executor
 Driver Program    运行Application的main()函数并且创建SparkContext
 Executor    是为Application运行在Worker node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都会申请各自的Executor来处理任务
 ClusterManager    在集群上管理各种资源的外部服务(例如：Standalone、Mesos、Yarn)
 Worker Node    集群中任何可以运行Application代码的节点，运行一个或多个Executor进程，每个节点可以起一个或多个Executor
 Task    运行在Executor上的工作单元，每个Executor由若干core组成，每个Executor的每个core一次只能执行一个Task，每个Task执行的结果就是生成了目标RDD的一个partiton
 Job    SparkContext提交的具体Action操作，常和Action对应
 Stage    每个Job会被拆分很多组task，每组任务被称为Stage，也称TaskSet
 RDD    是Resilient distributed datasets的简称，中文为弹性分布式数据集;是Spark最核心的模块和类
 DAGScheduler    根据Job构建基于Stage的DAG，并提交Stage给TaskScheduler
 TaskScheduler    将Taskset提交给Worker node集群运行并返回结果
 Transformations    是Spark API的一种类型，Transformation返回值还是一个RDD， 所有的Transformation采用的都是懒策略，
如果只是将Transformation提交是不会执行计算的
 Action    是Spark API的一种类型，Action返回值不是一个RDD，而是一个scala集合；计算只有在Action被提交的时候计算才 被触发。