[Spark Core] Spark 核心组件

---

0. 说明

　　【Spark 核心组件示意图】

　　

---

1. RDD

　　resilient distributed dataset , 弹性数据集
　　轻量级的数据集合，逻辑上的集合。等价于 list
　　没有携带数据。

---

2. 依赖

　　RDD 的依赖是 子 RDD 上的每个分区和父 RDD 分区数量上的对应关系
　　Dependency
　　　　|----ShuffleDependency　(宽依赖)
　　　　|----NarrowDependency （窄依赖：子 RDD 的每个分区依赖少量的父 RDD 分区）
　　　　　　|-----One2OneDependency （一对一依赖）
　　　　　　|-----RangeDependency（范围依赖）
　　　　　　|-----PruneDependency（Prune 依赖）

---

3. Stage(阶段)

　　并行的 task 集合，同一 Stage 的所有任务有着相同的 Shuffle 依赖。

　　阶段，一组RDD构成的链条。
　　阶段的划分按照 Shuffle 标记来进行的。
　　阶段类型有两种，ShuffleMapStage 和ResultStage。

　　【ShuffleMapStage】
　　该阶段任务的结果是下一个阶段任务的输入。需要跟踪每个分区所在的节点。

　　任务执行期间的中间过程，保存task的输出数据供下一个 reduce 进行 fetch(抓取) 。

　　该阶段可以单独提交。

　　【 ResultStage】
　　结果结果直接执行 RDD 的 action 操作。

　　对一些分区应用计算函数（不一定需要在所有分区进行计算，比如说first()）。

　　最后一个阶段，执行task后的结果回传给driver

---

4. Task

　　task 是 Spark 执行单位，有两种类型。

　　【ShuffelMapTask】
　　在 ShuffleMapStage 由多个 ShuffleMapTask 组成。

　　【ResultTask】
　　ResultStage 由多个 ResultTask 组成，结果任务直接 task 后，将结果回传给 driver。

　　driver：

---

5.  job

　　一个 action 就是一个 job

---

6. Application

　　一个应用可以包含多个 job

---

7. Spark Context

　　Spark 上下文是 Spark 程序的主入口点，表示到 Spark 集群的连接。可以创建 RDD 、累加器和广播变量。
　　每个 JVM 只能有一个 active 的上下文，如果要创建新的上下文，必须将原来的上下文 stop。

　　sc.textFile("");
　　sc.parallelize(1 to 10);
　　sc.makeRDD(1 to 10) ;    　　    //通过parallelize实现。

---