1）Spark（概述、运行模式）

什么是Spark：

Spark是一个基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析引擎；

Spark内置模块：

SparkCore：
实现了Spark的基本功能，包含任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块。Spark Core中还包含了对弹性分布式数据集(Resilient Distributed DataSet，简称RDD)的API定义；
SparkSQL：是Spark用来操作结构化数据的程序包。通过Spark SQL，我们可以使用 SQL或者Apache Hive版本的SQL方言(HQL)来查询数据。SparkSQL支持多种数据源，比如Hive表、Parquet以及JSON等；
SparkStreaming：
是Spark提供的对实时数据进行流式计算的组件。提供了用来操作数据流的API，并且与Spark Core中的RDD API高度对应；
SparkMLlib：
提供常见的机器学习(ML)功能的程序库。包括分类、回归、聚类、协同过滤等，还提供了模型评估、数据导入等额外的支持功能；
集群管理器：
Spark 设计为可以高效地在一个计算节点到数千个计算节点之间伸缩计算。为了实现这样的要求，同时获得最大灵活性，Spark支持在各种集群管理器(Cluster Manager)上运行，包括Hadoop YARN、Apache Mesos，以及Spark自带的一个简易调度器，叫作独立调度器；

Spark运行模式

Spark安装地址：
- 官网地址：http://spark.apache.org/
- 文档查看地址：https://spark.apache.org/docs/2.1.1/
- 下载地址：https://spark.apache.org/downloads.html
重要角色
- Driver（驱动器）
  Spark的驱动器是执行开发程序中的main方法的进程。它负责开发人员编写的用来创建SparkContext、创建RDD，以及进行RDD的转化操作和行动操作代码的执行。如果你是用spark shell，那么当你启动Spark shell的时候，系统后台自启了一个Spark驱动器程序，就是在Spark shell中预加载的一个叫作 sc的SparkContext对象。如果驱动器程序终止，那么Spark应用也就结束了。主要负责：
  - ①把用户程序转为作业（JOB）
    ②跟踪Executor的运行状况
    ③为执行器节点调度任务
    ④UI展示应用运行状况
- Executor（执行器）
  Spark Executor是一个工作进程，负责在 Spark 作业中运行任务，任务间相互独立。Spark 应用启动时，Executor节点被同时启动，并且始终伴随着整个 Spark 应用的生命周期而存在。如果有Executor节点发生了故障或崩溃，Spark 应用也可以继续执行，会将出错节点上的任务调度到其他Executor节点上继续运行。主要负责：
  - ①负责运行组成 Spark 应用的任务，并将结果返回给驱动器进程；
    ②通过自身的块管理器（Block Manager）为用户程序中要求缓存的RDD提供内存式存储。RDD是直接缓存在Executor进程内的，因此任务可以在运行时充分利用缓存数据加速运算；
Local模式
- local：
  所有计算都运行在一个线程中，没有任何并行计算，通常用于本机执行一些测试代码
- local[K]：
  指定使用几个线程来计算
- local[*]：
  直接安装CPU最多cores来设置线程数
Standalone模式
构建一个由Master+Slave构成的Spark集群，Spark运行在集群中
Yarn模式（重点）
Spark客户端直接连接Yarn，不需要额外构建Spark集群。有yarn-client和yarn-cluster两种模式，主要区别在于：Driver程序的运行节点；
yarn-client：Driver程序运行在客户端，适用于交互、调试，希望立即看到app的输出；
yarn-cluster：Driver程序运行在由RM（ResourceManager）启动的AP（APPMaster）适用于生产环境；

1）Spark（概述、运行模式）

什么是Spark：

Spark内置模块：

Spark运行模式

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