Spark具有运行速度快、易用性好、通用性强和随处运行等特点。
1）速度快。由于Apache Spark支持内存计算，并且通过有向无环图（DAG）执行引擎支持无环数据流，所以官方宣称其在内存中的运算速度要比Hadoop的MapReduce快100倍，在硬盘中要快10倍。Spark处理数据与MapReduce处理数据相比，有两个不同点：其一，Spark处理数据时，可以将中间处理结果数据存储到内存中；其二，Spark提供了非常丰富的算子（API），可以做到复杂任务在一个Spark程序中完成。
2）易用性好。Spark的版本已经更新到3.4.0（截至2023年4月13日），支持包括 Java、Scala、Python、R和SQL语言在内的多种语言。为了兼容Spark 2.x企业级应用场景，Spark仍然持续更新Spark 2.x版本。
3）通用性强。在Spark核心基础上，Spark还提供了包括Spark SQL、Spark Streaming、MLlib 及GraphX在内的多个工具库，可以在一个应用中无缝地使用这些工具库。
4）随处运行。Spark支持多种运行方式，包括在YARN和Mesos上支持独立集群运行模式，同时也可以运行在云Kubernetes（Spark 2.3开始支持）和云环境上。
5）批处理/流数据。可以使用首选语言（Python、SQL、Scala、Java或R）以批处理和实时流的方式统一数据处理。
6）SQL分析。执行快速、分布式的ANSI SQL查询，用于仪表板和即席报告。运行速度比大多数数据仓库都快。
7）大规模数据科学。对PB级数据执行探索性数据分析（EDA），而无须采用缩减采样。
8）机器学习。在笔记本电脑上训练机器学习算法，并使用相同的代码扩展到数千台计算机的容错群集。
Spark有一套自己的生态体系，以Spark为核心（Spark Core），并提供支持SQL语句操作的Spark SQL模块、支持流式计算的Spark Streaming模块、支持机器学习的MLlib模块、支持图计算的GraphX模块。在资源调度方面，Spark支持自身独立集群的资源调度、YARN及Mesos等资源调度框架。Spark的体系架构如图3所示。
图3.Spark的体系架构
1）Spark Core。包含Spark的基本功能，包含任务调度、内存管理、容错机制等，内部采用RDD数据抽象，并提供了很多API来创建和操作这些RDD。为其他组件提供底层的服务。
2）Spark SQL。用来操作结构化数据的核心组件，通过Spark SQL可以直接查询Hive、 HBase等多种外部数据源中的数据。Spark SQL能够统一处理关系表，在处理结构化数据时，开发人员无须编写MapReduce程序，直接使用SQL命令就能完成更复杂的数据查询操作。
3）Spark Streaming。Spark提供的流式计算框架，支持高吞吐量、可容错处理的实时流式数据处理，其核心原理是将流式数据分解成一系列微小的批处理作业，每个微小的批处理作业都可以使用Spark Core进行快速处理。Spark Streaming支持多种数据来源，如文件、Socket、Kafka、Kinesis等。
4）MLlib。Spark提供的关于机器学习功能的算法程序库，包括分类、回归、聚类、协同过滤算法等，还提供了模型评估、数据导入等额外的功能，开发人员只需了解一定的机器学习算法知识就能进行机器学习方面的开发，降低了学习成本。
5）GraphX。Spark提供的分布式图处理框架，拥有图计算和图挖掘算法的API接口以及丰富的功能和运算符，极大地方便了对分布式图的处理，能在海量数据上运行复杂的图算法。
Spark提供多种部署模式，包括：
1）本地模式（单机模式）。本地模式就是以一个独立的进程，通过其内部的多个线程来模拟整个Spark运行时环境。本地模式不适合用于生产环境，仅用于本地程序开发、代码验证等。
2）独立集群模式（集群模式）。Spark中的各个角色以独立进程的形式存在，并组成Spark集群环境，这种模式下Spark自己独立管理集群的资源。
3）Spark on YARN模式（集群模式）。Spark中的各个角色运行在YARN的容器内部，并组成Spark集群环境，这种模式下Spark不再管理集群的资源，而由YARN进行集群资源管理。
4）Kubernetes模式（容器集群）。Spark中的各个角色运行在Kubernetes的容器内部，并组成Spark集群环境。
5）云服务模式（运行在云平台上）。Spark的商业版本Databricks就运行在谷歌、微软、亚马逊云服务提供商的云平台上。
从物理部署层面上看，如果是独立集群模式部署的集群，则Spark主要包含两种类型的节点：Master节点和Worker节点。Master节点负责管理集群资源，分配Application到Worker节点，维护Worker节点、Driver和Application的状态。Worker节点负责具体的任务运行。如果是运行在YARN环境下，则不需要Master节点和Worker节点。
从程序运行层面上看，Spark主要分为Driver和Executor。Driver充当单个Spark任务运行过程中的管理者，Executor充当单个Spark任务运行过程中的执行者。
Spark中的4类角色组成了Spark的整个运行时（Runtime）环境。这些角色与YARN中的各个角色有类似的地方。在集群资源管理层面：整个集群的管理者，在YARN中是ResourceManager，在Spark中是Master；单个节点的管理者，在YARN中是NodeManager，在Spark中是Worker。在任务执行层面：单个任务的管理者，在YARN中是ApplicationMaster，在Spark中是Driver；单个任务的执行者，在YARN中是Task，在Spark中是Executor。Spark官方提供的运行结构如下图所示。
图4.Spark的运行结构
在Spark的运行结构中涉及一些关键概念：
1）Master Node。集群中的主节点，负责集群的资源管理。
2）Worker Node。可以在集群中运行应用程序代码的任何节点。
3）Application。基于Spark构建的用户应用程序。由集群上Driver程序和Executor执行。
4）Driver程序。运行应用程序的main()函数，并创建SparkContext的过程。
5）Executor。为Worker节点上的应用程序启动的进程，用于运行任务并将数据保存在内存中或跨磁盘存储。每个Application都分配有自己的Executor。
6）Cluster Manager（集群管理者）。用于获取、管理集群上的资源，如果是独立集群模式部署的集群则是Standalone Manager，否则就是外部服务，例如Mesos、YARN、Kubernetes。
7）Job。Spark的数据抽象是RDD，RDD提供了很多算子（API），这些算子被划分为Transformation和Action算子两种类型。Transformation算子只构建程序的执行计划，但并不会执行；Action算子的作用是触发Spark程序的真正执行。为了响应Action算子，当程序中遇到一个Action算子时，Spark会提交一个Job，用来真正执行前面的一系列操作。通常一个Application会包含多个Job，Job之间按串行方式依次执行。
8）Stage。每个Job会根据Shuffle依赖划分为更小的任务集，称为Stage（阶段），Stage之间具有依赖关系及执行的先后顺序，比如MapReduce中的map stage和reduce stage。
9）Task。Stage再细分就是Task（任务），Task是发送给一个Executor的最细执行单元，RDD的每个Partition都会启动一个Task，因此每个Stage中Task的数量就是当前Stage的并行度。
一文理解Spark的基本概念和工作原理 
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