app

1 基于spark的用户程序，包含了一个driver program和集群中多个executor
2 driver和executor存在心跳机制确保存活
3 --conf spark.executor.instances=5 --conf spark.executor.cores=8 --conf spark.executor.memory=80G

rdd

1 弹性分布式数据集
2 只读的、分区(partition)记录的集合
3 初代rdd处于血统的顶层，记录任务所需的数据的分区信息，每个分区数据的读取方法
4 子代rdd不真正的存储信息，只记录血统信息
5 真正的数据读取，应该是task具体被执行的时候，触发action操作的时候才发生的

算子

1 分为transformation和action
2 transformation: map filter flatMap union groupByKey reduceByKey sortByKey join
3 action: reduce collect count first saveAsTextFile countByKey foreach

partition

1 rdd存储机制类似hdfs，分布式存储
2 hdfs被切分成多个block（默认128M）进行存储，rdd被切分为多个partition进行存储
3 不同的partition可能在不同的节点上
4 再spark读取hdfs的场景下，spark把hdfs的block读到内存就会抽象为spark的partition
5 将RDD持久化到hdfs上，RDD的每个partition就会存成一个文件，如果文件小于128M，就可以理解为一个partition对应hdfs的一个block。反之，如果大于128M，就会被且分为多个block，这样，一个partition就会对应多个block。

job

1 一个action算子触发一个job
2 一个job中有好多的task，task是执行job的逻辑单元（猜测是根据partition划分任务）
3 一个job根据是否有shuffle发生可以分为好多的stage

stage

1 rdd中的依赖关系（血统）分为宽依赖和窄依赖
2 窄依赖：父RDD的一个分区只被一个子RDD的分区使用，不产生shuffle，即父子关系为“一对一”或者“多对一”
3 宽依赖：产生shuffle，父子关系为“一对多”或者“多对多”
4 spark根据rdd之间的依赖关系形成DAG有向无环图，DAG提交给DAGScheduler，DAGScheduler会把DAG划分相互依赖的多个stage，划分stage的依据就是rdd之间的宽窄依赖
5 遇到宽依赖就划分stage
6 每个stage包含一个或多个task任务
7 这些task以taskSet的形式提交给TaskScheduler运行
8 stage是由一组并行的task组成
9 stage切割规则：从后往前，遇到宽依赖就切割stage。
10 一个stage以外部文件或者shuffle结果作为开始，以产生shuffle或者生成最终结果时结束
11 猜测stage与TaskSet为一一对应的关系

task

1 分为两种：shuffleMapTask和resultTask
2 默认按照partition进行拆分task
3 --conf spark.default.parallelism=1000 设置task并行的数量
4 个人理解以上各种概念都是抽象概念，即简单的理解为全部发生在driver端，只有task相关的信息会被序列化发送到executor去执行

 

 

参考链接：
https://www.cnblogs.com/jechedo/p/5732951.html
https://www.2cto.com/net/201802/719956.html
https://blog.csdn.net/fortuna_i/article/details/81170565
https://www.2cto.com/net/201712/703261.html
https://blog.csdn.net/zhangzeyuan56/article/details/80935034
https://www.jianshu.com/p/3e79db80c43c?from=timeline&isappinstalled=0

 

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