spark设计与运行原理，基本操作

Spark已打造出结构一体化、功能多样化的大数据生态系统，请用图文阐述Spark生态系统的组成及各组件的功能。

答：Spark的设计遵循“一个软件栈满足不同应用场景”的理念，逐渐形成一套完整生态系统，既能够提供内存计算框架，也可以支持SQL即席查询、实时流式计算、机器学习和图计算等。Spark可以部署在资源管理器YARN之上，提供一站式的大数据解决方案。因此，Spark所提供的生态系统同时支持批处理、交互式查询和流数据处理。

Spark 生态系统主要包含了 Spark Core 、 Spark SQL 、 Spark Streaming 、 MLlib 和 GraphX等组件，各组件的功能如下:

1、 Spark Core

Spark Core 包含 Spark 的基本功能，如内存计算、任务调度、部署模式、故障恢复、存储管理等，主要面向批数据处理。 Spark 建立在统一的抽象 RDD 之上，使其可以以基本一致的方式应对不同的大数据处理场景。

2、 Spark SQL

Spark SQL 允许开发人员直接处理 RDD ，同时也可查询 Hive 、 HBase 等外部数据源。 Spark SOL 的一个重要特点是其能够统一处理关系表和 RDD ，使得开发人员不需要自己编写 Spark 应用程序，开发人员可以轻松地使用 SQL 命令进行查询，并进行更复杂的数据分析。

3、 Spark Streaming

Spark Streaming 支持高吞吐量、可容错处理的实时流数据处理，其核心思路是将流数据分解成一系列短小的批处理作业，每个短小的批处理作业都可以使用 Spark Core 进行快速处理。 Spark Streaming 支持多种数据输人源，如 Kafka 、 Flume 和 TCP 套接字等。

4、 MLlib

MLlib 提供了常用机器学习算法的实现，包括聚类、分类、回归、协同过滤等，降低了机器学习的门槛，开发人员只要具备一定的理论知识就能进行机器学习的工作。

5、 GraphX

GraphX 是 Spark 中用于图计算的 API ，可认为是 Pregel 在 Spark 上的重写及优化， GraphX 性能良好，拥有丰富的功能和运算符，能在海量数据上自如地运行复杂的图算法。

二、请详细阐述Spark的几个主要概念及相互关系。

1、Master：控制、管理和监督整个Spark集群。

2、Worker：集群的工作节点，可以运行Application代码的节点，接收mater的命令并且领取运行任务，同时汇报执行的进度和结果给master，节点上运行一个或者多个Executor进程。

3、RDD：是分布式内存的个抽象概念，提供了一种高度受限的共享内存模型。

DAG：反映 RDD 之间的依赖关系。

4、Application：用户编写的 Spark 应用程序。

5、Job：包含很多task的并行计算，可以认为是Spark RDD里面的action,每个action的计算会生成一个job。用户提交的Job会提交给DAGScheduler，Job会被分解成Stage和Task。

6、stage：是作业的基本调度单位，一个作业会分为多组任务，每组任务被称为“阶段”，或者也被称为“任务集”。