3.Spark设计与运行原理，基本操作

1.

Spark Core 是整个BDAS 生态系统的核心组件，是一个分布式大数据处理框架。

Spark Streaming 是一个对实时数据流进行高吞吐、高容错的流式处理系统，可以处理流数据。

Spark SQL 的前身是Shark，Shark 即Hive on Spark即数据查询及调用语言。

MLlib：是Spark 实现一些常见的机器学习算法和实用程序。

GraphX 是一个分布式图计算框架项目，用于图数据处理。

 

 

 

2.

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
Cluster Manager	在集群上获取资源的外部服务 (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
Task	运行在Executor上的工作单元
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。

 

 

3.