【Spark 深入学习 02】- 我是一个凶残的spark
学一门新鲜的技术，其实过程都是相似的，先学基本的原理和概念，再学怎么使用，最后深究这技术是怎么实现的，所以本章节就带你认识认识spark长什么样的，帅不帅，时髦不时髦（这货的基本概念和原理），接着了解spark有什么必杀技（spark的各种大招），我们如何使用它的必杀技，最后看看spark如何更加高效的组合它的必杀技，以及spark是如何练就这一身必杀技的。
一、spark帅不帅
· 五官长相-spark架构图
鼻子、眼睛、耳朵、眉毛、口，缺一不可，这斯就经长什么鸟样，先上照片，如下所示
前文说到spark是分布式内存计算模型，既然是分布式，那就得明确老大（master） ，要不然各个小弟（worker）还不打起来，所以：
master节点是老大，控制、管理和监督一帮小弟弟们正常衣食住行和生老病死（老大的地位是明显的：1.管理，2.监督，3.使唤），
worker是小弟弟，接收老大的命令并且领取砍杀的任务，汇报砍杀的进度和结果给老大，
Executor是马仔，就是那个真刀实枪去看人的小弟弟的小弟弟。
client是客户，要干什么事情，都是它提出来，有什么活要干，他告知老大master
driver：老大的司机，老大那么多事情，不可能每个事情都亲自监督，所以不同的事情（不同的应用），它都有driver来跟踪，driver来负责具体事务，一件事情拍一个司机（一个应用一个driver），司机是做事的入口（application的main方法）。
sparkContext：做这件事情的流水帐本，什么时候搞事、谁搞事、搞的怎么样、是不是不搞了，都是sparkContext来记录。所以没有了sparkContext，那这个事情就没法搞了，一笔糊涂账。
DAG Scheduler:老大做事的计划，所有的事情都是老大（master）来规划的，事情这么多，小弟也是有限的，所以老大必须规划做事的方式和方法-DAG Scheduler，这样才能将这些小弟更好的用起来
RDD:具体计划执行的细节，记录了每个具体的做事方法，怎么做，在哪里做，拿什么做。
所以事来了基本是这个流程：
client（我要搞事）-> master（生意来了）->driver（老大会先思考好下面哪个小弟弟有能力去办，想好了之后就派司机去执行[driver申请资源、管理和跟踪]）->Work（收到老大要搞事的指令,司机driver带来的老大指令）-> executor(一堆人马去搞事)。worker可能是群殴（多个worker执行），也可能是单挑（单个worker执行）
二、spark做事的套路
spark考虑了多种情况的做事套路，这几种情况的区分在于司机（driver）在哪里工作：
· 老大临时安排工作地点，
· 在客户现场工作（client端），
· 在老大的秘书办公室工作（yarn或mesos），所以工作地不一样，做事的套路也不同。
下面一一介绍各种工作场景下的做事套路。
（1）老大临时安排driver工作地点
作业执行流程描述：
1.客户提交作业给老大Master，说一起搞事。
2.老大master深思熟虑，决定搞事，并且确定了搞事办公地点（从众多小弟中选一个worker），让driver去选定的办公地点筹备并执行（选定的办公地点有个霸气的名号：Spark AppMaster）。driver先扎根下来（启动DriverRunner线程），然后正式启动做事计划（SchedulerBackend）。
3.老大master怕司机driver搞不定，与此同时，它也在通知其他兄弟们（其他worker）抄家伙（Work纠结马仔Exeuctor即ExecutorBackend）
4. 兄弟们work都会带领马仔去司机driver那里报到，driver会结合每个worker的情况告诉具体的做事计划和做事方式DAGScheduler（计划分成多个步骤stage），小弟弟work用TaskScheduler记好，让马仔Exeuctor去执行，去砍杀。马仔们砍杀的时候，driver会密切注视，如果发现哪个马仔砍杀效率低，会让其他的马仔顶上，看谁砍杀效率更高（推测执行）。
5.计划中的所有stage被执行完了之后，各个worker汇报给driver，driver确定都做完了，就向master汇报战果。另外客户也会跳过master直接和driver联系关注砍杀的进度。
（2）driver在客户现场办公
作业执行流程描述：
1.司机driver到了客户现场，做好搞事准备工作，如计划好做事的策略和方式（DAGScheduler），回忆一下各个小弟都有什么装备和技能 (BlockManagerMaster);
2.司机dirver一切准备妥当，就去老大master那里汇报，可以号召小弟们干活了。
3.老大master号召小弟们（所有work节点）抄家伙（Work纠结马仔Exeuctor即ExecutorBackend）
4. 后面的工作和前面的工作模式一样：兄弟们work都会带领马仔去司机driver那里报到，driver会结合每个worker的情况告诉具体的做事计划和做事方式DAGScheduler（计划分成多个步骤stage），小弟弟work用TaskScheduler记好，让马仔Exeuctor去执行，去砍杀。马仔们砍杀的时候，driver会密切注视，如果发现哪个马仔砍杀效率低，会让其他的马仔顶上，看谁砍杀效率更高（推测执行）。
5.计划中的所有stage被执行完了之后，各个worker汇报给driver，driver确定都做完了，就向master汇报战果。此时driver在客户现场，所有搞事的进度，客户也一目了然。
（3）在老大的秘书办公室工作-基于yarn
既然老大master选定了秘书yarn，那么主要的事情都是yarn来安排、管理和监控，所以yarn是整个业务的颜值和主事担当。让yarn主事之前，先看看yarn是何人，有什么本事，凭什么她就能成为老大的秘书。
（1）yarn出世的背景
yarn的出现，完全是因为前辈mapreduce太忙太累导致的，mapreduce既要管理家务事（管理集群资源）还要为外面的业务操碎心（job的调度、监控和执行），叫谁都扛不住，所以为前辈mapreduce v1分忧，是yarn出现的主要原因。那前辈有哪些困扰的事情呢，总结起来有如下困恼
a.不能发展新的小弟 - 可扩展行不好，前辈MRV1因为又里里外外都去管，精力有限，如果来更多的小弟（slave），是管不来的，心有余而力不足。
b.随时都会面临解散- 可靠性差，因为是老大管小弟的机制，而老大只有一个，一旦老大哪天挂了，大家都完蛋，随时可能卷铺盖回家。
c.全体办事效率低-资源利用率低，这个不能怪前辈mapreduce，要怪就怪能管事的人太少了，事太多了，每天都忙的天昏地暗，忙尘够，所以做出点错误的决策，不了解小弟们的思想等等是时有发生的，下面的小弟抱怨也没办法，运作机制就这样。而且还有一个该死的机制，就是每件事情都安排2个人去做，做了这个事情就不能做其他事情（map和reduce slot），并且要分先后，简直就是变态。
总结起来，就是前辈mapreduce太忙，yarn就是这么横空出世的，老大需要秘书，那我就成为那个秘书。
（2）yarn的架构及其技能
yarn总结了前辈mapreduce v1工作累的原因：a.事无巨细的做事方式-又是管理家务有时打理外面业务;b.任务分包的方式有问题(map slot和reduce slot)，因此做了一些改进和优化
(1) 明确分工，专业的人做专业的事
(2) 优化任务分包方式-container
还有很多故事要书写，下个章节来完善......
三、参考资料
1.http://www.tuicool.com/articles/qaEVFb
2.http://www.csdn.net/article/2013-12-04/2817706--YARN
3.http://www.cnblogs.com/cxzdy/p/5494929.html-yarn 的架构和原理
4.http://www.aboutyun.com/thread-6785-1-1.html-为什么会产生yarn
