注：这篇博客讲的是自己对Spark的初步认识和学习，可能会有错误。参考资料是厦门大学的Spark学习基础，对应网址上有关于Spark运行机制的6个视频的讲解（3.3节），更加通俗易懂。
首先需要了解Spark中的一些核心概念：
- RDD，最核心的数据抽象，全称是弹性分布式数据，是高度受限（只读）的共享内存模型
- DAG，反映了RDD之间的依赖关系
- Executor，在工作节点（就是单个机器）上的一个进程，会派生很多线程来执行任务
- application，就是Spark程序
- 任务，在Executor上运行的工作单元
- 阶段，作业job的基本调度单元
然后了解下Spark的架构：
Spark大概可以分为3个部分，第一个是任务控制节点，其实就是程序中的SparkContext（返回一个RDD）；第二个是集群资源管理器，一般是用yarn来进行集群的管理；最后一个就是集群上的工作节点work node，每个work node上都包含了一个Executor用来执行部分任务。最后多个work node的结果汇总就可以写到HDFS或者HBase上。
相应的，Spark运行流程大概就是，sparkContext会像资源管理器申请资源，而资源管理器（一般是yarn）会对集群进行调度，并将部分work node分配给申请的SparkContext（资源分配的原则是计算向数据靠拢）。然后我们的SparkContext会被分成多个作业job（分而治之嘛），同时，SparkContext也会输出一个根据RDD依赖关系生成的DAG，这个DAG通过DAG Scheduler将job分为多个阶段，每个阶段会在相应work node上执行任务。最后将所有work node上的工作进行汇总得到最终结果。
接着了解下RDD的执行过程：
其实Spark运行流程就是RDD执行过程，HDFS上的数据读到内存中生成RDD，RDD经过多次转换（RDD->RDD），然后经过动作（RDD->value）并输出结果。这里我们需要记住的是，整个运行过程遵循着惰性调用机制，直白点说就是转换过程延迟执行，机器只是记住了要如何对RDD进行转换，但不会真正去执行这个转换，只有当遇到动作时RDD才会开始执行所有流程，包括前面的转换和当前的动作，最后得到结果。也就是说，转换只记录数据变换轨迹，机器并不会进行真正的计算，而动作则会触发从头到尾的计算。
Spark对原Hadoop的一大优势就是RDD的优化缩短了程序运行时间，这个优化体现在流水线处理和中间结果不写入磁盘（利用RDD的.cache()将数据存在内存中）。而Spark的另外一个优势就是高效容错性，传统保证容错率的方式是数据备份或者日志，但是在大数据场景下开销太大不合适，而Spark根据DAG得到的计算过程中数据的血缘关系可以很方便的找回丢失数据。
流水线处理就是指让work node自己独立完成尽可能多的工作，而不必要等其他work node工作完一起join一下然后接着后面的处理，这样就可以避免工作快的work node去等待工作慢的work node，节约了很多的等待时间。为了尽可能做到这一点，就需要将每个job分为多个阶段。如果将RDD任务中的转换和动作看做一个个节点，那么如果将这些节点划分到不同阶段里呢？那就得看节点之间是否有数据的shuffle。如果两个节点之间没有数据shuffle，那么这两个节点就划分到同一个阶段，而分到这两个节点对应行为的work node就可以自己独立完成所有行为，不用管其他work node；如果两个节点之间有数据shuffle，那么这个两个节点就划分到不同阶段，对应的所有work node就只能保证都完成节点1行为，shuffle数据，接着完成节点2行为。
最后了解下RDD的优势和不能做的工作：
RDD是Spark的核心，RDD的关键优势在于避免数据频繁写入磁盘。传统MapReduce一个很大的问题是不断将中间结果写入磁盘，这就带来了IO开销和序列化反序列化开销。而RDD会将中间结果保存在内存中，从而节约大量开销。RDD也是数据的抽象，我们只需要知道读入的数据是RDD，而实际上数据会被分成读个分区保存不同的work node上，但我们不用关注这些底层细节。RDD只能完成粗粒度的数据操作（RDD对所有数据一起做操作，不能只对部分数据做针对性操作），RDD不支持细粒度数据修改，因此不太适合需要频繁更新部分数据的场景（比如网页爬虫的数据更新）。
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