Spark架构与运行Spark架构与运行流程

1.Spark已打造出结构一体化、功能多样化的大数据生态系统，请简述Spark生态系统。

Spark生态圈也称为BDAS（伯克利数据分析栈），是伯克利APMLab实验室打造的，力图在算法（Algorithms）、机器（Machines）、人（People）之间通过大规模集成来展现大数据应用的一个平台。伯克利AMPLab运用大数据、云计算、通信等各种资源以及各种灵活的技术方案，对海量不透明的数据进行甄别并转化为有用的信息，以供人们更好的理解世界。该生态圈已经涉及到机器学习、数据挖掘、数据库、信息检索、自然语言处理和语音识别等多个领域。 

Spark生态圈以Spark Core为核心，从HDFS、Amazon S3和HBase等持久层读取数据，以MESS、YARN和自身携带的Standalone为资源管理器调度Job完成Spark应用程序的计算。 这些应用程序可以来自于不同的组件，如Spark Shell/Spark Submit的批处理、Spark Streaming的实时处理应用、Spark SQL的即席查询、BlinkDB的权衡查询、MLlib/MLbase的机器学习、GraphX的图处理和SparkR的数学计算等等。

2.用图文描述你所理解的Spark运行架构，运行流程。

　　a.构建Spark Application的运行环境，启动SparkContext
　　b.SparkContext向资源管理器（可以是Standalone，Mesos，Yarn）申请运行Executor资源，并启动StandaloneExecutorbackend，
　　c.Executor向SparkContext申请Task
　　d.SparkContext将应用程序分发给Executor
　　e.SparkContext构建成DAG图，将DAG图分解成Stage、将Taskset发送给Task Scheduler，最后由Task Scheduler将Task发送给Executor运行
　　f.Task在Executor上运行，运行完释放所有资源

Spark架构与运行Spark架构与运行流程

原文：https://www.cnblogs.com/Pandcon/p/14525331.html