这期内容当中小编将会给大家带来有关SparkCore的组件Components怎么用，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

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一.组件Components

1.官网位置体现

2.术语位置

3.数据解释与注意事项

Application：SparkContext
a driver program +  executors 
Spark-shell  是一个 Application
一个程序里面只能有一个SparkContext
Driver program 主要理解为main方法
The process running the main() function of the application and creating the SparkContext
Cluster manager
--master 设置上去的
Deploy mode
区分Driver 运行在哪里
区分client 还是集群
 Worker node     相当于nodemanager
 Executor（进程）无代码，通过driver发过去的
 相当于contain容器
 大部分executors自己管自己独立，也有共享的
 A process launched for an application on a worker node, that runs tasks and keeps data in memory or disk storage across them. Each application has its own executors.
 Task
 一个工作单元，可以发送到executor 上去
 A unit of work that will be sent to one executor
Job 触发action产生
task并行执行，遇到action产生job
main program 也叫 driver program
cluster managers  集群管理器

4.组件图的总结

解释：下图
刚开始需要申请资源，后来是传代码运行，发送到executor
spark 应用程序独立的运行在集群上，在program 运行sparkcontext
在集群上运行，sc连接到集群管理器，sc 去获取应用程序要的资源
一旦连接，spark请求集群上的executors资源，
在executors 资源中计算和存储数据对于你的应用程序
接下里会发送代码通过sc，发送到executors,最终task会在
executors 中运行

5.application组成

右 n jobs
  包含
n stages
  包含
n tasks
stage默认就一个除非遇到shuffer
最终：
application = n jobs + n stages + n tasks

二.组件的官网笔记注意事项

1.官网位置体现

2.解释

agnostic  不知道
executor 与driver间有通信，防止挂了
资源管理器申请资源
action产生job
每个应用程序有它自己的应用进程，executor一直保持整个应用程序，并且
task在里面一直运行，对于互相有好处，一方面是调度反面（每个应用调度有它自己
的task）,另一个方面是executor里面运行的task运行在自己的JVM中不影响互相
但是，它也意味着数据不可以共享对于不同的应用程序，但是你要写到
外部系统可以共享
spark是不用关心你运行在什么模式上
这个应用程序必须监听和接受executo的通知，保持活性，防止挂掉
任务放在集群上，最好放在离worker 近的位置，特别同一个网络

上述就是小编为大家分享的SparkCore的组件Components怎么用了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道。

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