Spark是UC Berkeley AMP Lab开源的通用分布式并行计算框架，目前已成为Apache软件基金会的顶级开源项目。Spark支持多种编程语言，包括Java、Python、R和Scala，同时Spark也支持Hadoop的底层存储系统HDFS，但Spark不依赖Hadoop。
Spark基于Hadoop MapReduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点，并且具有更高的运算速度。Spark能够比Hadoop运算更快，主要原因是：Hadoop在一次MapReduce运算之后，会将数据的运算结果从内存写入到磁盘中，第二次 MapReduce运算时在从磁盘中读取数据，两次对磁盘的操作，增加了多余的IO消耗；而Spark则是将数据一直缓存在内存中，运算时直接从内存读取数据，只有在必要时，才将部分数据写入到磁盘中。除此之外，Spark使用最先进的DAG（Directed Acyclic Graph, 有向无环图）调度程序、查询优化器和物理执行引擎，在处理批量处理以及处理流数据时具有较高的性能。按照Spark官网的说法，Spark相对于Hadoop而言，Spark能够达到100倍以上的运行负载。
Spark除了Spark Core外，还有其它由多个组件组成，目前主要有四个组件：Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、GraphX。这四个组件加上Spark Core组成了Spark的生态。通常，我们在编写一个Spark应用程序，需要用到Spark Core和其余4个组件中的至少一个。Spark的整体构架图如下图所示： Spark Core：是Spark的核心，主要负责任务调度等管理功能。Spark Core的实现依赖于RDDs（Resilient Distributed Datasets, 弹性分布式数据集）的程序抽象概念。 Spark SQL：是Spark处理结构化数据的模块，该模块旨在将熟悉的SQL数据库查询与更复杂的基于算法的分析相结合，Spark SQL支持开源Hive项目及其类似SQL的HiveQL查询语法。Spark SQL还支持JDBC和ODBC连接，能够直接连接现有的数据库。 Spark Streaming：这个模块主要是对流数据的处理，支持流数据的可伸缩和容错处理，可以与Flume（针对数据日志进行优化的一个系统）和Kafka（针对分布式消息传递进行优化的流处理平台）等已建立的数据源集成。Spark Streaming的实现，也使用RDD抽象的概念，使得在为流数据（如批量历史日志数据）编写应用程序时，能够更灵活，也更容易实现。 MLlib：主要用于机器学习领域，它实现了一系列常用的机器学习和统计算法，如分类、回归、聚类、主成分分析等算法。 GraphX：这个模块主要支持数据图的分析和计算，并支持图形处理的Pregel API版本。GraphX包含了许多被广泛理解的图形算法，如PageRank。
Spark有多种运行模式，由图2中，可以看到Spark支持本地运行模式（Local模式）、独立运行模式（Standalone模式）、Mesos、YARN（Yet Another Resource Negotiator）、Kubernetes模式等。 本地运行模式是Spark中最简单的一种模式，也可称作伪分布式模式。 独立运行模式为Spark自带的一种集群管理模式，Mesos及YARN两种模式也是比较常用的集群管理模式。相比较Mesos及YARN两种模式而言，独立运行模式是最简单，也最容易部署的一种集群运行模式。 Kubernetes是一个用于自动化部署、扩展和管理容器化应用程序的开源系统。 Spark底层还支持多种数据源，能够从其它文件系统读取数据，如HDFS、Amazon S3、Hypertable、HBase等。Spark对这些文件系统的支持，同时也丰富了整个Spark生态的运行环境。
在Spark中，有几个基本概念是需要先了解的，了解这些基本概念，对于后续在学习和使用Spark过程中，能更容易理解一些。 Application：基于Spark的用户程序，即由用户编写的调用Spark API的应用程序，它由集群上的一个驱动（Driver）程序和多个执行器（Executor）程序组成。其中应用程序的入口为用户所定义的main方法。 SparkContext：是Spark所有功能的主要入口点，它是用户逻辑与Spark集群主要的交互接口。通过SparkContext，可以连接到集群管理器（ClusterManager），能够直接与集群Master节点进行交互，并能够向Master节点申请计算资源，也能够将应用程序用到的JAR包或Python文件发送到多个执行器（Executor）节点上。 Cluster Manager：即集群管理器，它存在于Master进程中，主要用来对应用程序申请的资源进行管理。 Worker Node：任何能够在集群中能够运行Spark应用程序的节点。 Task：由SparkContext发送到Executor节点上执行的一个工作单元。 Driver：也即驱动器节点，它是一个运行Application中main()函数并创建SparkContext的进程。Driver节点也负责提交Job，并将Job转化为Task，在各个Executor进程间协调Task的调度。Driver节点可以不运行于集群节点机器上。 Executor：也即执行器节点，它是在一个在工作节点（WorkerNode）上为Application启动的进程，它能够运行Task并将数据保存在内存或磁盘存储中，也能够将结果数据返回给Driver。 根据以上术语的描述，通过下图可以大致看到Spark程序在运行时的内部协调过程：
即弹性分布式数据集（Resilient Distributed Datasets），是一种容错的、可以被并行操作的元素集合，它是Spark中最重要的一个概念，是Spark对所有数据处理的一种基本抽象。Spark中的计算过程可以简单抽象为对RDD的创建、转换和返回操作结果的过程： 对于Spark的RDD计算抽象过程描述如下： makeRDD：可以通过访问外部物理存储（如HDFS），通过调用SparkContext.textFile()方法来读取文件并创建一个RDD，也可以对输入数据集合通过调用SparkContext.parallelize()方法来创建一个RDD。RDD被创建后不可被改变，只可以对RDD执行Transformation及Action操作。 Transformation（转换）：对已有的RDD中的数据执行计算进行转换，并产生新的RDD，在这个过程中有时会产生中间RDD。Spark对于Transformation采用惰性计算机制，即在Transformation过程并不会立即计算结果，而是在Action才会执行计算过程。如map、filter、groupByKey、cache等方法，只执行Transformation操作，而不计算结果。 Action（执行）：对已有的RDD中的数据执行计算产生结果，将结果返回Driver程序或写入到外部物理存储（如HDFS）。如reduce、collect、count、saveAsTextFile等方法，会对RDD中的数据执行计算。
Spark中RDD的每一次Transformation都会生成一个新的RDD，这样RDD之间就会形成类似于流水线（Pipeline）一样的前后依赖关系，在Spark中，依赖关系被定义为两种类型，分别是窄依赖和宽依赖： 窄依赖（NarrowDependency）：每个父RDD的一个分区最多被子RDD的一个分区所使用，即RDD之间是一对一的关系。窄依赖的情况下，如果下一个RDD执行时，某个分区执行失败（数据丢失），只需要重新执行父RDD的对应分区即可进行数恢复。例如map、filter、union等算子都会产生窄依赖。 宽依赖(WideDependency，或ShuffleDependency)：是指一个父RDD的分区会被子RDD的多个分区所使用，即RDD之间是一对多的关系。当遇到宽依赖操作时，数据会产生Shuffle，所以也称之为ShuffleDependency。宽依赖情况下，如果下一个RDD执行时，某个分区执行失败（数据丢失），则需要将父RDD的所有分区全部重新执行才能进行数据恢复。例如groupByKey、reduceByKey、sortByKey等操作都会产生宽依赖。 RDD依赖关系如下图所示：
partition（分区）是Spark中另一个重要的概念，它是RDD的最小单元，RDD是由分布在各个节点上的partition 组成的。partition的数量决定了task的数量，每个task对应着一个partition。 例如，使用Spark来读取本地文本文件内容，读取完后，这些内容将会被分成多个partition，这些partition就组成了一个RDD，同时这些partition可以分散到不同的机器上执行。RDD的partition描述如下图所示： partition的数量可以在创建RDD时指定，如果未指定RDD的partition大小，则在创建RDD时，Spark将使用默认值，默认值为spark.default.parallelism配置的参数。
Partition数量的影响： 如果partition数量太少，则直接影响是计算资源不能被充分利用。例如分配8个核，但partition数量为4，则将有一半的核没有利用到。 如果partition数量太多，计算资源能够充分利用，但会导致task数量过多，而task数量过多会影响执行效率，主要是task在序列化和网络传输过程带来较大的时间开销。 根据Spark RDD Programming Guide上的建议，集群节点的每个核分配2-4个partitions比较合理。以下内容为Spark RDD Programming Guide上的截图： Partition调整： Spark中主要有两种调整partition的方法：coalesce、repartition 参考pyspark中的函数定义：
def coalesce(self, numPartitions, shuffle=False): """ Return a new RDD that is reduced into `numPartitions` partitions. """ def repartition(self, numPartitions): """ Return a new RDD that has exactly numPartitions partitions. Can increase or decrease the level of parallelism in this RDD. Internally, this uses a shuffle to redistribute data. If you are decreasing the number of partitions in this RDD, consider using `coalesce`, which can avoid performing a shuffle. """ return self.coalesce(numPartitions, shuffle=True)从函数接口可以看到，reparation是直接调用coalesce(numPartitions, shuffle=True)，不同的是，reparation函数可以增加或减少partition数量，调用repartition函数时，还会产生shuffle操作。而coalesce函数可以控制是否shuffle，但当shuffle为False时，只能减小partition数，而无法增大。
前面提到，RDD支持两种类型的算子操作：Transformation和Action。Spark采用惰性机制，Transformation算子的代码不会被立即执行，只有当遇到第一个Action算子时，会生成一个Job，并执行前面的一系列Transformation操作。一个Job包含N个Transformation和1个Action。 而每个Job会分解成一系列可并行处理的Task，然后将Task分发到不同的Executor上运行，这也是Spark分布式执行的简要流程。
Spark在对Job中的所有操作划分Stage时，一般会按照倒序进行，依据RDD之间的依赖关系（宽依赖或窄依赖）进行划分。即从Action开始，当遇到窄依赖类型的操作时，则划分到同一个执行阶段；遇到宽依赖操作，则划分一个新的执行阶段，且新的阶段为之前阶段的Parent，之前的阶段称作Child Stage，然后依次类推递归执行。Child Stage需要等待所有的Parent Stage执行完之后才可以执行，这时Stage之间根据依赖关系构成了一个大粒度的DAG。 如下图所示，为一个复杂的DAG Stage划分示意图： 上图为一个Job，该Job生成的DAG划分成了3个Stage。上图的Stage划分过程是这样的：从最后的Action开始，从后往前推，当遇到操作为NarrowDependency时，则将该操作划分为同一个Stage，当遇到操作为ShuffleDependency时，则将该操作划分为新的一个Stage。
Task为一个Stage中的一个执行单元，也是Spark中的最小执行单元，一般来说，一个RDD有多少个Partition，就会有多少个Task，因为每一个Task 只是处理一个Partition上的数据。在一个Stage内，所有的RDD操作以串行的Pipeline方式，由一组并发的Task完成计算，这些Task的执行逻辑完全相同，只是作用于不同的Partition。每个Stage里面Task的数目由该Stage最后一个RDD的Partition 个数决定。 Spark中Task分为两种类型，ShuffleMapTask和ResultTask，位于最后一个Stage的Task为ResultTask，其他阶段的属于ShuffleMapTask。ShuffleMapTask和ResultTask分别类似于Hadoop中的Map和Reduce。
