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上传时间: 2019-05-06
详细说明： ClusterManager：在Standalone模式中即为Master（主节点），控制整个集群，监控Worker。在YARN模式中为资源管理器。 Worker：从节点，负责控制计算节点，启动Executor。在YARN模式中为NodeManager，负责计算节点的控制。 Driver：运行Application的main()函数并创建SparkContext。 Executor：执行器，在worker node上执行任务的组件、用于启动线程池运行任务。每个Application拥有独立的一组Executors。 SparkContext：整个应用的上下文，控制应用的生命周期。 RDD：Spark的基本计算单元，一组RDD可形成执行的有向无环图RDD Gra ph。 DAG Scheduler：实现将Spark作业分解成一到多个Stage，每个Stage根据RDD的Partition个数决定Task的个数，然后生成相应的Task set放到TaskScheduler中。 TaskScheduler：将任务（Task）分发给Executor执行。 Stage：一个Spark作业一般包含一到多个Stage。 Task：一个Stage包含一到多个Task，通过多个Task实现并行运行的功能。 Transformations：转换(Transformations) (如：map, filter, groupBy, join等)，Transformations操作是Lazy的，也就是说从一个RDD转换生成另一个RDD的操作不是马上执行，Spark在遇到Transformations操作时只会记录需要这样的操作，并不会去执行，需要等到有Actions操作的时候才会真正启动计算过程进行计算。 Actions：操作(Actions) (如：count, collect, save等)，Actions操作会返回结果或把RDD数据写到存储系统中。Actions是触发Spark启动计算的动因。 SparkEnv：线程级别的上下文，存储运行时的重要组件的引用。 SparkEnv内创建并包含如下一些重要组件的引用。 MapOutPutTracker：负责Shuffle元信息的存储。 BroadcastManager：负责广播变量的控制与元信息的存储。 BlockManager：负责存储管理、创建和查找块。 MetricsSystem：监控运行时性能指标信息。 SparkConf：负责存储配置信息。
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