spark-使用总结-大数据基础入门-创新互联
1、partition数目
spark的输入可能以多个文件的形式存储在HDFS上，每个File都包含了很多块，称为Block。
当Spark读取这些文件作为输入时，会根据具体数据格式对应的InputFormat进行解析，一般是将若干个Block合并成一个输入分片，称为InputSplit，注意InputSplit不能跨越文件。
随后将为这些输入分片生成具体的Task。InputSplit与Task是一一对应的关系。
随后这些具体的Task每个都会被分配到集群上的某个节点的某个Executor去执行。
每个节点可以起一个或多个Executor。
每个Executor由若干core组成，每个Executor的每个core一次只能执行一个Task。
每个Task执行的结果就是生成了目标RDD的一个partiton。
注意: 这里的core是虚拟的core而不是机器的物理CPU核，可以理解为就是Executor的一个工作线程。
而 Task被执行的并发度 = Executor数目 * 每个Executor核数。
至于partition的数目：
对于数据读入阶段，例如sc.textFile，输入文件被划分为多少InputSplit就会需要多少初始Task。
在Map阶段partition数目保持不变。
在Reduce阶段，RDD的聚合会触发shuffle操作，聚合后的RDD的partition数目跟具体操作有关，例如repartition操作会聚合成指定分区数，还有一些算子是可配置的。
2、spark部署模式的对比
这篇博客中对三种部署模式做了对比，请参考部署模式对比：总结如下：
mesos似乎是Spark更好的选择，也是被官方推荐的
但如果你同时运行hadoop和Spark,从兼容性上考虑，Yarn似乎是更好的选择，毕竟是亲生的。Spark on Yarn运行的也不错。
如果你不仅运行了hadoop，spark。还在资源管理上运行了docker，Mesos似乎更加通用。
standalone小规模计算集群，似乎更适合!
对于yarn模式下的client和cluster对比，请参考client和cluster的对比：
理解YARN-Client和YARN-Cluster深层次的区别之前先清楚一个概念：Application Master。在YARN中，每个Application实例都有一个ApplicationMaster进程，它是Application启动的第一个容器。它负责和ResourceManager打交道并请求资源，获取资源之后告诉NodeManager为其启动Container。从深层次的含义讲YARN-Cluster和YARN-Client模式的区别其实就是ApplicationMaster进程的区别
YARN-Cluster模式下，Driver运行在AM(Application Master)中，它负责向YARN申请资源，并监督作业的运行状况。当用户提交了作业之后，就可以关掉Client，作业会继续在YARN上运行，因而YARN-Cluster模式不适合运行交互类型的作业
YARN-Client模式下，Application Master仅仅向YARN请求Executor，Client会和请求的Container通信来调度他们工作，也就是说Client不能离开
（1）YarnCluster的Driver是在集群的某一台NM上，但是Yarn-Client就是在RM的机器上；
（2）而Driver会和Executors进行通信，所以Yarn_cluster在提交App之后可以关闭Client，而Yarn-Client不可以；
（3）Yarn-Cluster适合生产环境，Yarn-Client适合交互和调试。
3、spark运行原理
spark应用程序进行各种transformation的计算，最后通过action触发job。提交之后，构建SparkContext，通过sparkContext根据RDD的依赖关系构建DAG图，DAG图提交给DAGScheduler进行解析，解析时是以shuffle为边界，反向解析，构建stage，stage之间也有依赖关系，这个过程就是对DAG图进行解析划分stage，并且计算出各个stage之间的依赖关系。stage以stageSet方式提交给TaskScheduler，然后将一个个TaskSet提交给底层调度器，在spark中是提交给taskScheduler处理，生成TaskSet manager，最后提交给executor进行计算，executor多线程计算，完成task任务后，将完成信息提交给schedulerBackend，由它将任务完成的信息提交给TaskScheduler。TaskScheduler反馈信息给TaskSetManager，删除该task任务，执行下一个任务。同时TaskScheduler将完成的结果插入到成功队列里，加入之后返回加入成功的信息。TaskScheduler将任务处理成功的信息传给TaskSet Manager。全部任务完成后TaskSet Manager将结果反馈给DAGScheduler。如果属于resultTask，交给JobListener。如果不属于resultTask，保存结果。全部运行完之后写入数据。
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文章题目：spark-使用总结-大数据基础入门-创新互联
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