一、Spark框架介绍
Spark是一种快速、通用、可扩展的数据处理引擎，可以轻松地处理大型数据集。Spark最初由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，目的是为了解决Hadoop在处理迭代式算法时性能问题的限制。Spark的基本概念和功能与Hadoop类似，但是比Hadoop更快、更通用、更容易使用。Spark包含了Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX等模块。
二、Spark运行环境
Spark可以在本地机器或分布式集群上运行。在分布式集群上运行时，Spark需要一个主节点和多个工作节点。Spark通过集群管理器来分配任务和资源。Spark支持多种集群管理器，包括Standalone、Hadoop YARN和Apache Mesos。
三、Spark运行流程
1. Spark作业提交
Spark作业首先由应用程序启动后，在驱动程序中创建。驱动程序是Spark应用的主要进程，负责协调集群上的所有任务。驱动程序通过Spark上下文对象（SparkContext）与集群进行通信，Spark上下文对象封装了与集群管理器的通信过程和对应用程序可见的数据、计算资源。因此，一个Spark应用程序只有一个SparkContext。
Spark作业提交有两种方式：直接使用spark-submit命令或使用程序内部的SparkConf对象提交。SparkConf对象用于配置Spark应用程序的运行环境。可以将SparkConf对象传递给SparkSession创建方法来创建SparkSession对象，获得SparkContext。
2. DAG创建
Spark应用程序的执行过程是通过有向无环图（DAG）来描述的。Spark中的每个操作都可以看作是RDD（弹性分布式数据集）之间的转换，每个RDD有一定数量的分区，每个分区存储一个数据块。
Spark应用程序将创建一个DAG来表示RDD之间的依赖关系。DAG中的每个节点表示一个分区，每个节点都有一个父节点，表示RDD之间的依赖关系。DAG中的一个叶子节点表示一个输入源或数据集，根节点表示一个输出操作。例如，一个Map、Reduce或Join操作。
3. Stage划分
DAG会被划分成不同的Stage。一个Stage包含一组可以一起计算的任务。所有任务都依赖于相同的RDD分区，可以并行计算。Spark会将DAG中的RDD分区按照依赖关系划分成多个Stage。
4. Task划分
Spark将每个Stage划分成多个Task，用于并行计算Stage中的RDD分区，每个Task在单个分区上执行，并返回一个或多个结果以便与其他Task合并。
Task我们可以理解为一个计算单元，一个Task对应着多个相同计算逻辑的Work。Work是Spark中真正执行Task的计算单元，每个Task可能需要被计算多次，每次被计算的Work数量就是Task的分片数（就是Spark中的Task concurrency）。Task被划分的数量决定了公平性和并行度之间的平衡。
5. 任务执行
Spark为每个Task分配CPU时间和内存，并将Task发送到工作节点上的执行器（Executor）进行计算。Spark应用程序驱动程序将Task发送给集群管理器，集群管理器将Task发送给执行器，在执行器上执行Task，执行结果将被返回给集群管理器，最后将结果返回给驱动程序。
在执行期间，执行器通过网络从驱动程序中获取Task、数据和依赖项，并将计算结果发送回驱动程序的Spark上下文中。
6. 持久化（缓存）
由于RDD是高度可重用的数据结构，因此Spark允许将RDD保留在内存中以加速处理。可以使用cache()或persist()将重复使用的RDD缓存到内存中。Spark还支持将RDD存储在磁盘或其他外部存储器中，以便持久化目的。
四、Spark代码示例
1. SparkConf
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder \
.appName("example-app") \
.config("spark.some.config.option", "some-value") \
.getOrCreate()2. RDD创建
from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext("local", "Simple App")
data = [1, 2, 3, 4, 5]
distData = sc.parallelize(data)3. RDD转换
from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext("local", "Simple App")
data = [1, 2, 3, 4, 5]
distData = sc.parallelize(data)
distData2 = distData.filter(lambda x: x % 2 == 0)4. RDD操作
from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext("local", "Simple App")
data = [1, 2, 3, 4, 5]
distData = sc.parallelize(data)
distData2 = distData.filter(lambda x: x % 2 == 0)
sum = distData2.reduce(lambda x, y: x + y)5. 缓存
from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext("local", "Simple App")
data = [1, 2, 3, 4, 5]
distData = sc.parallelize(data)
distData.cache()五、总结
本文主要介绍了Spark的基本概念、运行环境和运行流程，包括Spark作业提交、DAG创建、Stage划分、Task划分、任务执行和持久化等内容。同时，本文提供了Spark代码示例以便读者更好地理解Spark的运行流程和使用方法。
