在大数据时代，Hadoop的MapReduce和YARN架构是早期的产品，主要满足了离线计算的需求，但对于实时计算却显得力不从心。为了应对这一挑战，后来的开发者们创造了Spark计算框架，大幅提升了计算效率。
Spark的计算原理
Spark的架构如下：
节点的具体介绍：
Cluster Manager：在独立模式下充当主节点，负责管理整个集群并监控Worker。在YARN模式下，则作为资源管理器，负责资源的分配，类似于YARN中的Resource Manager，像是乙方的大管家，掌控所有的计算资源。
Worker Node：实际执行计算任务的节点，接受Cluster Manager的指令，具有实际的计算资源。它还负责管理计算节点，并启动Executor或Driver。
Executor：在Worker Node上运行的进程，相当于一个项目经理，负责准备任务环境并执行任务。
Task：具体的计算单元，负责内存和磁盘资源的使用，每个Task代表一个施工项目中的具体任务。
Driver：主管任务的生成和发送给Executor，运行应用程序的main()函数，相当于甲方的指挥官。
SparkContext：与Cluster Manager交互，负责申请资源，类似于甲方的接口人。
整个交互流程如下：
甲方发起项目，创建SparkContext，SparkContext向Cluster Manager申请资源并提供需求，如CPU和内存等。Cluster Manager接着寻找Worker Node并启动Executor，并将Executor介绍给Driver；Driver根据施工图将任务拆分为多个Task，并将这些Task交给Executor执行；Executor接收Task后准备运行环境并执行，将结果反馈给Driver；Driver根据Task的执行状态持续调整后续工作，直到所有Task执行完毕。
运行流程及特点如下：
SparkContext的主要功能不仅包括任务分发和资源申请，更重要的是将RDD分解为Task并绘制DAG图。
结合上图，我们进一步分析Spark的计算过程：
首先构建Spark应用程序的运行环境，启动SparkContext；接着SparkContext向资源管理器（如Standalone、Mesos或YARN）申请Executor资源，并启用StandaloneExecutor backend；Executor向SparkContext申请Task；SparkContext将应用程序分发给Executor；同时构建DAG图，将DAG图分解为多个阶段，并将Task集发送至Task Scheduler，最后由Task Scheduler将Task发送给Executor执行；Task在Executor上运行后释放所有资源。
RDD计算案例
以下是一个关于RDD计算过程的案例分析：
在客户端，通过RDD构建一个RDD的图形，如图中第一部分Rdd1.join(Rdd2).groupBy(…).filter(…). SparkContext中的DAGScheduler会把上一步的RDD图形转换为DAG图形，如图中第二部分；TaskScheduler会将DAG图形拆分为多个Task；Cluster Manager通过YARN调度器将Task分配到各个节点的Executor中，结合相应的资源进行计算。
DAGScheduler对RDD图形的划分遵循一定的规律：
阶段的划分是触发action时，从后向前进行的，因此本图应从RDD_G开始划分。RDD_G依赖于RDD_B和RDD_F，随机决定先判断哪个依赖，但对结果没有影响。RDD_B与RDD_G属于窄依赖，因此它们处于同一个阶段，而RDD_B与它的父节点RDD_A之间是宽依赖，所以RDD_A必须单独作为一个stage1；同理，RDD_F与RDD_G也是宽依赖，因此它们不能在同一阶段，最终限制了最后一个阶段的范围，RDD_B和RDD_G组成Stage3；而RDD_F与两个父节点RDD_D和RDD_E之间是窄依赖关系，RDD_D与父节点RDD_C之间也是窄依赖，所以它们都属于同一个stage2；在执行过程中，stage1和stage2之间没有前后关系，因此可以并行执行，相应的每个stage内部的各个partition对应的task也能并行执行；stage3依赖于stage1和stage2的执行结果，只有在前两个阶段完成后才能启动stage3；正如前面提到的，Spark的Task有两种类型：ShuffleMapTask和ResultTask，后者在DAG的最后阶段推送给Executor，其余阶段推送的都是ShuffleMapTask。在这个案例中，stage1和stage2生成的都是ShuffleMapTask，而stage3则产生ResultTask；尽管阶段的划分是从后向前进行的，但依赖逻辑判断结束后，真正创建阶段是从前往后进行的。换句话说，若以阶段的ID作为标识，先执行的阶段的ID必须小于后执行的阶段ID。就本案例而言，stage1和stage2的ID都应小于stage3，而stage1和stage2的ID的大小则是随机的，由前面的步骤决定。
Executor作为最终执行task的实体，将Task的执行结果反馈给Driver，并根据结果的大小采取不同的策略：
如果结果大于MaxResultSize（默认1G），则直接丢弃；如果结果“较大”，超出配置的frameSize（默认10M），则以taskId为键存入BlockManager，否则，全部返回给Driver。
