基础概念
RDD：弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset）它是分布式内存的抽象概念，可以理解成spark的对象，在spark当中都是对RDD进行读写，计算，是sprak当中的核心。
DAG：Directed Acyclic Graph（有向无环图）这个比较好理解，在图论当中，如果从一个点触发经过若干条边以后，没有回到这个点，就是有向无环图。DAG在spark当中主要是反应RDD之间关系的一种图结构。
Executor：spark的工作进程。
Task：运行在Executor上的一个工作单元。
Job：一个Job对应多个RDD以及对RDD的操作。
阶段：一个Job可以被分为多个阶段，每一个阶段我们就称之为阶段吧~~~~
架构设计
Spark的运行架构基本如上图所示，基本上就是通过Cluster Manager 集群管理器来调度SparkContext（需要执行的计算程序）分配给Worker Node（线程）然后执行这些任务。这里和hadoop的MapReduce有个区别，Hadoop使用的是进程模型，Spark才用的是线程模型，可以减少执行任务时候的开销。
运行流程
总结
（1）每个应用都有自己专属的Executor进程，并且该进程在应用运行期间一直驻留。Executor进程以多线程的方式运行任务，减少了多进程任务频繁的启动开销，使得任务执行变得非常高效和可靠；
（2）Spark运行过程与资源管理器无关，只要能够获取Executor进程并保持通信即可；
（3）Executor上有一个BlockManager存储模块，类似于键值存储系统（把内存和磁盘共同作为存储设备），在处理迭代计算任务时，不需要把中间结果写入到HDFS等文件系统，而是直接放在这个存储系统上，后续有需要时就可以直接读取；在交互式查询场景下，也可以把表提前缓存到这个存储系统上，提高读写IO性能；
（4）任务采用了数据本地性和推测执行等优化机制。数据本地性是尽量将计算移到数据所在的节点上进行，即“计算向数据靠拢”，因为移动计算比移动数据所占的网络资源要少得多。而且，Spark采用了延时调度机制，可以在更大的程度上实现执行过程优化。
