Spark入门：Spark运行架构(Python版)
此文为个人学习笔记如需系统学习请访问http://dblab.xmu.edu.cn/blog/1709-2/
基本概念
* RDD：是弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset）的简称，是分布式内存的一个抽象概念，提供了一种高度受限的共享内存模型；
* DAG：是Directed Acyclic Graph（有向无环图）的简称，反映RDD之间的依赖关系；
* Executor：是运行在工作节点（Worker Node）上的一个进程，负责运行任务，并为应用程序存储数据；
* 应用：用户编写的Spark应用程序；
* 任务：运行在Executor上的工作单元；
* 作业：一个作业包含多个RDD及作用于相应RDD上的各种操作；
* 阶段：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”。
