3.Spark设计与运行原理，基本操作
1.Spark已打造出结构一体化、功能多样化的大数据生态系统，请用图文阐述Spark生态系统的组成及各组件的功能。
Spark生态系统图：
各组件的功能：
Spark Core：
Spark核心组件，它实现了Spark的基本功能，包含任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块。Spark Core中还包含了对弹性分布式数据集(Resilient Distributed Datasets,RDD)的API定义，RDD是只读的分区记录的集合，只能基于在稳定物理存储中的数据集和其他已有的RDD上执行确定性操作来创建。
Spark SQL：
用来操作结构化数据的核心组件，通过Spark SQL可以直接查询Hive、 HBase等多种外部数据源中的数据。Spark SQL的重要特点是能够统一处理关系表和RDD在处理结构化数据时，开发人员无须编写 MapReduce程序，直接使用SQL命令就能完成更加复杂的数据查询操作。
Spark Streaming：
Spark提供的流式计算框架，支持高吞吐量、可容错处理的实时流式数据处理，其核心原理是将流数据分解成一系列短小的批处理作业，每个短小的批处理作业都可以使用 Spark Core进行快速处理。Spark Streaming支持多种数据源，如 Kafka以及TCP套接字等。
GraphX:
Spark提供的分布式图处理框架，拥有图计算和图挖掘算法的API接口以及丰富的功能和运算符，极大地方便了对分布式图的处理需求，能在海量数据上运行复杂的图算法。
MLlib：
一个可扩展的Spark机器学习库，里面封装了很多通用的算法，包括二元分类、线性回归、聚类、协同过滤等。用于机器学习和统计等场景。
Local，Standalone，Yarn，Mesos：
Spark的四种部署模式，其中Local是本地模式，一般用来开发测试，Standalone是Spark 自带的资源管理框架，Yarn和Mesos是另外两种资源管理框架，Spark用哪种模式部署，也就是使用了哪种资源管理框架
Tachyon：
Tachyon是一个分布式内存文件系统，可以理解为内存中的HDFS。
2.请详细阐述Spark的几个主要概念及相互关系：
RDD,DAG,Application, job,stage,task,Master, worker, driver,executor,Claster Manager
1.RDD
RDD 的全称是 Resilient Distributed Dataset ,是一个弹性的 ,可复原(可容错)的分布式数据集 .
是 Spark 中最基本的抽象数据集,是一个不可变的 / 有多个分区的 / 可以并行计算的集合 . RDD 中并不装真正要计算的数据 ,而装的是描述信息 ,描述以后从哪里读取数据 ,调用了什么方法 ,传入了什么函数 ,以及依赖关系等 .
可以认为是一个代理 ,你对RDD进行操作 ,相当于在Driver端先是记录下计算的描述信息 ,然后生成Task ,将Task 调度到 Executor端才执行真正的计算逻辑 .
2.DAG
1 DAG 是指有向无环图(有方向 ,无闭环) ;
2 是对多个RDD转换过程和依赖关系的描述 ;
3 触发 Action 就会形成一个完整的 DAG ,一个DAG 对应一个 Job .
3.Application
application（应用）其实就是用spark-submit提交的程序。比方说spark examples中的计算pi的SparkPi。一个application通常包含三部分：从数据源（比方说HDFS）取数据形成RDD，通过RDD的transformation和action进行计算，将结果输出到console或者外部存储（比方说collect收集输出到console）。
4.Driver
Spark中的driver感觉其实和yarn中Application Master的功能相类似。主要完成任务的调度以及和executor和cluster manager进行协调。有client和cluster联众模式。client模式driver在任务提交的机器上运行，而cluster模式会随机选择机器中的一台机器启动driver。
5.Job
Spark中的Job和MR中Job不一样不一样。MR中Job主要是Map或者Reduce Job。而Spark的Job其实很好区别，一个action算子就算一个Job，比方说count，first等。
6.Task
Task是Spark中最新的执行单元。RDD一般是带有partitions的，每个partition的在一个executor上的执行可以任务是一个Task。
7.Stage
Stage概念是spark中独有的。一般而言一个Job会切换成一定数量的stage。各个stage之间按照顺序执行。至于stage是怎么切分的，首选得知道spark论文中提到的narrow dependency(窄依赖)和wide dependency（ 宽依赖）的概念。其实很好区分，看一下父RDD中的数据是否进入不同的子RDD，如果只进入到一个子RDD则是窄依赖，否则就是宽依赖。宽依赖和窄依赖的边界就是stage的划分点。从spark的论文中的两张截图，可以清楚的理解宽窄依赖以及stage的划分。
8.master和worker节点
搭建spark集群的时候我们就已经设置好了master节点和worker节点，一个集群有多个master节点和多个worker节点。
master节点常驻master守护进程，负责管理worker节点，我们从master节点提交应用。
worker节点常驻worker守护进程，与master节点通信，并且管理executor进程。
PS：一台机器可以同时作为master和worker节点（举个例子：你有四台机器，你可以选择一台设置为master节点，然后剩下三台设为worker节点，也可以把四台都设为worker节点，这种情况下，有一个机器既是master节点又是worker节点）
9.driver和executor进程
driver进程就是应用的main()函数并且构建sparkContext对象，当我们提交了应用之后，便会启动一个对应的driver进程，driver本身会根据我们设置的参数占有一定的资源（主要指cpu core和memory）。下面说一说driver和executor会做哪些事。
driver可以运行在master上，也可以运行worker上（根据部署模式的不同）。driver首先会向集群管理者（standalone、yarn，mesos）申请spark应用所需的资源，也就是executor，然后集群管理者会根据spark应用所设置的参数在各个worker上分配一定数量的executor，每个executor都占用一定数量的cpu和memory。在申请到应用所需的资源以后，driver就开始调度和执行我们编写的应用代码了。driver进程会将我们编写的spark应用代码拆分成多个stage，每个stage执行一部分代码片段，并为每个stage创建一批tasks，然后将这些tasks分配到各个executor中执行。
executor进程宿主在worker节点上，一个worker可以有多个executor。每个executor持有一个线程池，每个线程可以执行一个task，executor执行完task以后将结果返回给driver，每个executor执行的task都属于同一个应用。此外executor还有一个功能就是为应用程序中要求缓存的 RDD 提供内存式存储，RDD 是直接缓存在executor进程内的，因此任务可以在运行时充分利用缓存数据加速运算。
3.在PySparkShell尝试以下代码，观察执行结果，理解sc,RDD,DAG。请画出相应的RDD转换关系图。
