Hadoop的MR结构和YARN结构是大数据时代的第一代产品，满足了大家在离线计算上的需求，但是针对实时运算却存在不足，为满足这一需求，后来的大佬研发了spark计算方法，大大的提高了运算效率。
Spark的计算原理
spark的结构为：
节点介绍：
- Cluster Manager：在standalone模式中即为Master主节点，控制整个集群，监控worker。在YARN模式中为资源管理器负责分配资源，有点像YARN中ResourceManager那个角色，大管家握有所有的干活的资源，属于乙方的总包。
- WorkerNode：可以干活的节点，听大管家ClusterManager差遣，是真正有资源干活的主。从节点，负责控制计算节点，启动Executor或者Driver。
- Executor：在WorkerNode上起的一个进程，相当于一个包工头，负责准备Task环境和执行。
- Task：负责内存和磁盘的使用。Task是施工项目里的每一个具体的任务。
- Driver：统管Task的产生与发送给Executor的，运行Application 的main()函数，是甲方的司令员。
- SparkContext：与ClusterManager打交道的，负责给钱申请资源的，是甲方的接口人。
整个互动流程是这样的：
- 甲方来了个项目，创建了SparkContext，SparkContext去找ClusterManager申请资源同时给出报价，需要多少CPU和内存等资源。ClusterManager去找WorkerNode并启动Excutor，并介绍Excutor给Driver认识;
- Driver根据施工图拆分一批批的Task，将Task送给Executor去执行;
- Executor接收到Task后准备Task运行时依赖并执行，并将执行结果返回给Driver;
- Driver会根据返回回来的Task状态不断的指挥下一步工作，直到所有Task执行结束;
运行流程及特点为：
- Sparkcontext的作用：一是分发task，申请资源等功能外，更重要的一个功能是将RDD拆分成task，即绘制DAG图。
借用上图我们再来了解一下spark的运算过程：
- 构建Spark Application的运行环境，启动SparkContext;
- SparkContext向资源管理器(可以是Standalone，Mesos，Yarn)申请运行Executor资源，并启动StandaloneExecutorbackend;
- Executor向SparkContext申请Task;
- SparkContext将应用程序分发给Executor;
- SparkContext构建成DAG图，将DAG图分解成Stage、将Taskset发送给Task Scheduler，最后由Task Scheduler将Task发送给Executor运行;
- Task在Executor上运行，运行完释放所有资源;
RDD计算案例
我们用一个案例来分析RDD的计算过程：
- 在客户端通过RDD构建一个RDD的图形，如图第一部分rdd1.join(rdd2).groupby(…).filter(…)。
- sparkcontext中的DAGScheduler会将上步的RDD图形构建成DAG图形，如图第二部分;
- TaskScheduler会将DAG图形拆分成多个Task;
- Clustermanager通过Yarn调度器将Task分配到各个node的Executer中，结合相关资源进行运算。
DAGScheduler对于RDD图形的划分是有一定规律的：
- stage的划分是触发action的时候从后往前划分的，所以本图要从RDD_G开始划分。
- RDD_G依赖于RDD_B和RDD_F，随机决定先判断哪一个依赖，但是对于结果无影响。
- RDD_B与RDD_G属于窄依赖，所以他们属于同一个stage，RDD_B与老爹RDD_A之间是宽依赖的关系，所以他们不能划分在一起，所以RDD_A自己是一个stage1;
- RDD_F与RDD_G是属于宽依赖，他们不能划分在一起，所以最后一个stage的范围也就限定了，RDD_B和RDD_G组成了Stage3;
- RDD_F与两个爹RDD_D、RDD_E之间是窄依赖关系，RDD_D与爹RDD_C之间也是窄依赖关系，所以他们都属于同一个stage2;
- 执行过程中stage1和stage2相互之间没有前后关系所以可以并行执行，相应的每个stage内部各个partition对应的task也并行执行;
- stage3依赖stage1和stage2执行结果的partition，只有等前两个stage执行结束后才可以启动stage3;
- 我们前面有介绍过Spark的Task有两种：ShuffleMapTask和ResultTask，其中后者在DAG最后一个阶段推送给Executor，其余所有阶段推送的都是ShuffleMapTask。在这个案例中stage1和stage2中产生的都是ShuffleMapTask，在stage3中产生的ResultTask;
- 虽然stage的划分是从后往前计算划分的，但是依赖逻辑判断等结束后真正创建stage是从前往后的。也就是说如果从stage的ID作为标识的话，先需要执行的stage的ID要小于后需要执行的ID。就本案例来说，stage1和stage2的ID要小于stage3，至于stage1和stage2的ID谁大谁小是随机的，是由前面第2步决定的。
Executor是最终运行task的苦力，他将Task的执行结果反馈给Driver，会根据大小采用不同的策略：
- 如果大于MaxResultSize，默认1G，直接丢弃;
- 如果“较大”，大于配置的frameSize(默认10M)，以taksId为key存入BlockManager
- else，全部吐给Driver。
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