运行架构
    Spark 框架的核心是一个计算引擎，采用了标准 master-slave 的结构。
    图中的 Driver 表示 master， 负责管理整个集群中的作业任务调度。图形中的 Executor 则是 slave，负责实际执行任务。
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    核心组件
    1.Driver
    Spark 驱动器节点，用于执行 Spark 任务中的 main 方法，负责实际代码的执行工作。
    Driver 在 Spark 作业执行时主要负责：
    ➢ 将用户程序转化为作业（job）
    ➢ 在 Executor 之间调度任务(task)
    ➢ 跟踪 Executor 的执行情况
    ➢ 通过 UI 展示查询运行情况
    2.Executor
    Spark Executor 是集群中工作节点（Worker）中的一个 JVM 进程，负责在 Spark 作业中运行具体任务（Task），任务彼此之间相互独立。Spark 应用启动时，Executor 节点被同时启动，并且始终伴随着整个 Spark 应用的生命周期而存在。如果有 Executor 节点发生了故障或崩溃，Spark 应用也可以继续执行，会将出错节点上的任务调度到其他 Executor 节点上继续运行。
    Executor 有两个核心功能：
    ➢ 负责运行组成 Spark 应用的任务，并将结果返回给驱动器进程
    ➢ 它们通过自身的块管理器（Block Manager）为用户程序中要求缓存的 RDD 提供内存式存储。RDD 是直接缓存在 Executor 进程内的，因此任务可以在运行时充分利用缓存数据加速运算。
    3.Master & Worker
    Spark 集群的独立部署环境中，不需要依赖其他的资源调度框架，自身就实现了资源调度的功能，所以环境中还有其他两个核心组件：Master 和 Worker，这里的 Master 是一个进程，主要负责资源的调度和分配，并进行集群的监控等职责，类似于 Yarn 环境中的 RM, 而Worker 也是进程，一个 Worker 运行在集群中的一台服务器上，由 Master 分配资源对数据进行并行的处理和计算，类似于 Yarn 环境中 NM。
    4.ApplicationMaster
    Hadoop 用户向 YARN 集群提交应用程序时,提交程序中应该包含 ApplicationMaster，用于向资源调度器申请执行任务的资源容器 Container，运行用户自己的程序任务 job，监控整个任务的执行，跟踪整个任务的状态，处理任务失败等异常情况。说的简单点就是，ResourceManager（资源）和 Driver（计算）之间的解耦合靠的就是ApplicationMaster。
    核心概念
    1 Executor 与 Core
    Spark Executor 是集群中运行在工作节点（Worker）中的一个 JVM 进程，是整个集群中的专门用于计算的节点。在提交应用中，可以提供参数指定计算节点的个数，以及对应的资源。这里的资源一般指的是工作节点 Executor 的内存大小和使用的虚拟 CPU 核（Core）数量。
    应用程序相关启动参数如下：
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    2 并行度（Parallelism）
    在分布式计算框架中一般都是多个任务同时执行，由于任务分布在不同的计算节点进行计算，所以能够真正地实现多任务并行执行，记住，这里是并行，而不是并发。这里我们将整个集群并行执行任务的数量称之为并行度。那么一个作业到底并行度是多少呢？这个取决于框架的默认配置。应用程序也可以在运行过程中动态修改。
    3 有向无环图（DAG）
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    4 提交流程
    所谓的提交流程，其实就是我们开发人员根据需求写的应用程序通过 Spark 客户端提交给 Spark 运行环境执行计算的流程。
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    Spark 应用程序提交到 Yarn 环境中执行的时候，一般会有两种部署执行的方式：Client 和 Cluster。两种模式主要区别在于：Driver 程序的运行节点位置。
    Yarn Client 模式
    Client 模式将用于监控和调度的 Driver 模块在客户端执行，而不是在 Yarn 中，所以一 般用于测试。
    ➢ Driver 在任务提交的本地机器上运行
    ➢ Driver 启动后会和 ResourceManager 通讯申请启动 ApplicationMaster
    ➢ ResourceManager 分配 container，在合适的 NodeManager 上启动 ApplicationMaster，负责向 ResourceManager 申请 Executor 内存
    ➢ ResourceManager 接到 ApplicationMaster 的资源申请后会分配 container，然后ApplicationMaster 在资源分配指定的 NodeManager 上启动 Executor 进程
    ➢ Executor 进程启动后会向 Driver 反向注册，Executor 全部注册完成后 Driver 开始执行 main 函数
    ➢ 之后执行到 Action 算子时，触发一个 Job，并根据宽依赖开始划分 stage，每个 stage 生成对应的 TaskSet，之后将 task 分发到各个 Executor 上执行。
    Yarn Cluster 模式
    Cluster 模式将用于监控和调度的 Driver 模块启动在 Yarn 集群资源中执行。一般应用于实际生产环境。
    ➢ 在 YARN Cluster 模式下，任务提交后会和 ResourceManager 通讯申请启动 ApplicationMaster，
    ➢ 随后 ResourceManager 分配 container，在合适的 NodeManager 上启动 ApplicationMaster，此时的 ApplicationMaster 就是 Driver。
    ➢ Driver 启动后向 ResourceManager 申请 Executor 内存，ResourceManager 接到 ApplicationMaster 的资源申请后会分配 container，然后在合适的 NodeManager 上启动 Executor 进程
    ➢ Executor 进程启动后会向 Driver 反向注册，Executor 全部注册完成后 Driver 开始执行 main 函数，
    ➢ 之后执行到 Action 算子时，触发一个 Job，并根据宽依赖开始划分 stage，每个 stage 生成对应的 TaskSet，之后将 task 分发到各个 Executor 上执行。