1. spark 如何执行程序？

首先看下spark 的部署图：

节点类型有：

1. master 节点： 常驻master进程，负责管理全部worker节点。

2. worker 节点： 常驻worker进程，负责管理executor 并与master节点通信。

dirvier：官方解释为： The process running the main() function of the application and creating the SparkContext。即理解为用户自己编写的应用程序

Executor：执行器：

在每个WorkerNode上为某应用启动的一个进程，该进程负责运行任务，并且负责将数据存在内存或者磁盘上，每个任务都有各自独立的Executor。

Executor是一个执行Task的容器。它的主要职责是：

1、初始化程序要执行的上下文SparkEnv，解决应用程序需要运行时的jar包的依赖，加载类。

2、同时还有一个ExecutorBackend向cluster manager汇报当前的任务状态，这一方面有点类似hadoop的tasktracker和task。

总结：Executor是一个应用程序运行的监控和执行容器。Executor的数目可以在submit时，由 –num-executors (on yarn)指定.

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。

Stage:

一个Job会被拆分为多组Task，每组任务被称为一个Stage就像Map Stage， Reduce Stage。

Stage的划分在RDD的论文中有详细的介绍，简单的说是以shuffle和result这两种类型来划分。在Spark中有两类task，一类是shuffleMapTask，一类是resultTask，第一类task的输出是shuffle所需数据，第二类task的输出是result，stage的划分也以此为依据，shuffle之前的所有变换是一个stage，shuffle之后的操作是另一个stage。比如 rdd.parallize(1 to 10).foreach(println) 这个操作没有shuffle，直接就输出了，那么只有它的task是resultTask，stage也只有一个；如果是rdd.map(x => (x, 1)).reduceByKey(_ + _).foreach(println), 这个job因为有reduce，所以有一个shuffle过程，那么reduceByKey之前的是一个stage，执行shuffleMapTask，输出shuffle所需的数据，reduceByKey到最后是一个stage，直接就输出结果了。如果job中有多次shuffle，那么每个shuffle之前都是一个stage。

Task

即 stage 下的一个任务执行单元，一般来说，一个 rdd 有多少个 partition，就会有多少个 task，因为每一个 task 只是处理一个 partition 上的数据.

每个executor执行的task的数目， 可以由submit时，–num-executors(on yarn) 来指定。