上一期中，通过翻译与凝练《Spark – The Definitive Guide》，我们初步解决了Spark是什么的问题，今天我们将继续学习Spark的基本架构，应用程序，结构化API，核心术语与概念，分享过程中若有错谬，欢迎拍砖。
Charpter 2.A Gentle Introduction to Spark
Spark’s Basic Architecture
我们可以在一台计算机中，完成看电影，发邮件，制作电子表格等功能。但是像大数据处理这种任务，单机往往是无法胜任，因其并不具备强大的计算能力，丰富的计算资源，用户也需要花费大量时间成本等待计算结束。因而如果整合了一个集群或一组计算机资源，我们就能像单机一样使用这些资源。光有机器还不足以产生强大算力，我们还需要一个软件框架，来协调它们之间的工作，Spark由此应运而生。Spark负责管理和协调多机计算任务。其中，多台计算机会先提交Spark应用程序给集群管理器（Spark集群管理器，YARN，Mesos等管理器），Spark再根据集群管理器跟踪到可用资源，并将这些计算资源分配给应用程序。
Spark Applications
Spark Applications（应用程序）由一个driver process（驱动器进程）和一组executor process（执行器进程）组成。executor在大多时候都运行着Spark代码，而driver则可以通过调用不同种语言的Spark API 来进行驱动。
driver是Spark应用程序的核心，其位于集群的一个节点上。main()函数就是运行在driver process之上。driver的主要职责是：1、维护Spark应用程序的相关信息；2、响应程序或响应输入；3、任务分析并向若干executor process进行分发处理。
executor负责两件事：1、执行由driver分配的代码逻辑或计算任务；2、将executor计算状态上报至运行driver的节点。
下图展示了集群管理器如何控制物理机，并为Spark应用程序分配资源的过程。一个集群可以运行多个Spark应用程序，且有多个节点，用户可以配置每个节点上运行多少个executor。
除了集群模式， Spark也能在本地运行。由于驱动器和执行器只是简单的进程，这就意味着它们可以位于同一台或不同的物理机上。在本地（单机）模式下，driver和executor是线程而不是进程。
Spark’s Language APIs
Spark API支持多种语言，用户可以使用多语言运行Spark编码（Scala，Java，Python，SQL，R）。大多时候， Spark会在每种语言中提供“核心概念”，这些概念会被转换成能在集群上运行的Spark代码。
上图为一个简单例子，它说明了SparkSession与Spark API间的关系。对于每种语言的API，都含有“核心概念”。图中的 SparkSession对象是Spark代码的入口，例子基于Python和R使用了Spark，这里并不是显式调用JVM指令，而是通过向SparkSession传递Python和R代码， Spark会将它们转换为可在JVM上运行的代码。
Spark’s APIs
用户可以用各种语言启动Spark任务，主要归功于Spark的两套基本API：低级的非结构化 API和高级的结构化API。
Starting Spark
截至目前，我们已经了解了Spark Applications（应用程序）的相关概念，但这些概念还比较抽象，当真正开始编写Spark应用程序时，需要一种能将用户指令和数据发送给Spark的方法，这就是SparkSession。按上期博文介绍的方法，我们可以通过spark-shell打开Scala控制台，来启动一个交互式会话。
之后还会详细介绍spark-submit，它可以向Spark提交预编译应用程序或指令。
当以交互模式启动Spark时，相当于隐式创建了一个SparkSession，来对Spark应用程序进行管理。如果不通过交互模式，比如用独立应用程序来启动Spark，则必须在程序中显式创建一个SparkSession对象。
SparkSession
SparkSession是一个用来控制Spark应用程序的driver process。将它实例化后，Spark可以通过集群执行用户定义的操作，Spark Application和SparkSession需要一一对应。当你用Scala或Python启动控制台时，SparkSession会被实例化为一个名为spark对象。
DataFrame
下面执行一个简单的任务。创建一列包含1000行，值为0~999的分布式集合，在集群上运行图中命令时，集合的每个部分会被分配到不同执行器上，这个集合就是一个DataFrame。
作为最常见的结构化API，我们可以将DataFrame想象为具有多个命名列和行数据的表格。定义这些列和类型的规则被称为schema（模式）。和传统电子表格相比，DF最大的特点就是数据不必只存于单机上，数据量太大会使得存储和计算性能下降。
Partitions
为了让多个executor并行工作， Spark将数据分解成多个数据块，每个数据块为一个分区。分区是位于集群中一台物理机上的多行数据集合， DataFrame的分区表示了执行过程中数据在集群中的物理分布。如果只有一个分区，和多个executor， Spark只能在一个executor上处理数据。同理，如果有多个分区，一个executor，Spark也只有一个executor在处理数据。使用DataFrame时不一定要手动操作分区，只需要指定数据高级转换操作，Spark便会自动分配集群资源。低级别API（RDD）中也存在这种机制。
Transformations
Spark的核心数据结构在计算过程中始终保持不变，即在创建后无法更改。为了“更改”DataFrame，你需要告诉Spark想要如何修改它，这个过程被称为Transformation。下面执行一个简单的转换操作来查找当前DF中的偶数集。以前文构建的myRange变量为例。
实际上Transformation并没有实际输出，我们从上图也能看出，Spark在调用action（下文会介绍）之前， 是不会真的去“更改”DF。转换仅仅是Spark表达业务逻辑的方式。
转换操作有两种：窄依赖，宽依赖。
具有窄依赖关系（narrow dependency）的转换操作（窄转换），指的是每个输入分区仅决定一个输出分区。上图示例中， where语句指定的就是一个窄依赖关系。
具有宽依赖关系（wide dependency）的转换操作（宽转换），指的是每个输入分区决定了多个输出分区。这种宽依赖关系的转换也被称为shuffle（洗牌）操作，它会在集 群中执行分区交换数据功能。 反之如果是窄转换， Spark则会自动执行流水线处理。 如果我们在DataFrame上指定了多个过滤操作，它们将全部执行在内存中。而对于宽转换的shuffle， Spark则会将结果写入磁盘。
Lazy Evaluation
惰性机制的意思是，直到最后时刻才会进行计算。当用户需要操作数据时，Spark首先会建立一系列作用于原始数据的转换计划，并将其编译为可在集群中高效运行的流水线式物理流程，直到触发action时，再开始执行代码。这样做的好处是，Spark可以优化从输入到输出的整个数据流。比如DataFrame的predicate pushdown（谓词下推），当我们构建了一个含有多个转换操作的Spark作业，并在最后指定了一个过滤操作（假设只需要输入的某一行数据），那么显然从最开始就仅访问那一条记录会更加高效，Spark由此实现了整个物理执行计划的优化。
Actions
转换操作用来建立逻辑转换计划。为了触发计算，我们需要使用一个action操作。该操作告诉Spark需要在一系列转换操作后，计算出一个结果。最简单的action是count，它用来计算一个DataFrame中的记录总数，仍以上文的代码变量为例。
aciton主要分为三类：1、在控制台中查看数据；2、根据不同语言，将数据收集并转换为本地对象；3、写入输出数据。
Spark UI
举个示例，当用户启动了一个Spark作业，这个作业首先执行了一次filter（窄转换），再执行一次aggregation（宽转换），再到每个分区上执行count，最后通过collect将所有分区的结果汇集到一起，生成一个结果。
我们可以通过Spark UI看到所有上述过程。Spark UI是包含在Spark软件包中的工具，可以用来监视集群上运行的作业。Spark UI占用的driver节点端口为4040。如果是用本地模式运行，也可以通过http://localhost:4040访问Spark Web UI。Spark UI上还显示了作业的运行状态，作业进度，执行环境和群集状态等信息，这些信息非常有用，可以用来调优性能和调试代码。从下图可以看出，该作业包含了两个运行阶段，九个任务。
