Spark架构
Spark架构采用了分布式计算中的Master-Slave模型。集群中运行Master进程的节点称为Master，同样，集群中含有Worker进程的节点为Slave。Master负责控制整个集群的运行；Worker节点相当于分布式系统中的计算节点，它接收Master节点指令并返回计算进程到Master；Executor负责任务的执行；Client是用户提交应用的客户端；Driver负责协调提交后的分布式应用。
在Spark应用的执行过程中，Driver和Worker是相互对应的。Driver是应用逻辑执行的起点，负责Task任务的分发和调度；Worker负责管理计算节点并创建Executor来并行处理Task任务。Task执行过程中所需的文件和包由Driver序列化后传输给对应的Worker节点，Executor对相应分区的任务进行处理。
下面介绍Spark架构中的组件。
1）Client： 提交应用的客户端。
2）Driver： 执行Application中的main函数并创建SparkContext。
3） ClusterManager： 在YARN模式中为资源管理器。在Standalone模式中为Master（主节点），控制整个集群。
4） Worker： 从节点，负责控制计算节点。启动Executor或Driver，在YARN模式中为NodeManager。
5） Executor： 在计算节点上执行任务的组件。
6） SparkContext： 应用的上下文，控制应用的生命周期。
7） RDD： 弹性分布式数据集，Spark的基本计算单元，一组RDD可形成有向无环图。
8） DAG Scheduler： 根据应用构建基于Stage的DAG，并将Stage提交给Task Scheduler。
9） Task Scheduler： 将Task分发给Executor执行。
Spark架构揭示了Spark的具体流程如下：
1） 用户在Client提交了应用。
2） Master找到Worker，并启动Driver。
3） Driver向资源管理器（YARN模式）或者Master（Standalone模式）申请资源，并将应用转化为RDD Graph。
4） DAG Scheduler将RDD Graph转化为Stage的有向无环图提交给Task Scheduler。
5） Task Scheduler提交任务给Executor执行。