随着对spark的业务更深入，对spark的了解也越多，然而目前还处于知道的越多，不知道的更多阶段，当然这也是成长最快的阶段。这篇文章用作总结最近收集及理解的spark相关概念及其关系。
名词
driver
driver物理层面是指输入提交spark命令的启动程序，逻辑层面是负责调度spark运行流程包括向master申请资源，拆解任务，代码层面就是sparkcontext。
worker
worker指可以运行的物理节点。
executor
executor指执行spark任务的处理程序，对java而言就是拥有一个jvm的进程。一个worker节点可以运行多个executor，只要有足够的资源。
job
job是指一次action，rdd（rdd在这里就不解释了）操作分成两大类型，一类是transform，一类是action，当涉及到action的时候，spark就会把上次action之后到本次action的所有rdd操作用一个job完成。
stage
stage是指一次shuffle，rdd在操作的时候分为宽依赖（shuffle dependency）和窄依赖（narraw dependency），如下图所示。而宽依赖就是指shuffle。
应某人要求再解释一下什么是窄依赖，就是父rdd的每个分区都只作用在一个子rdd的分区中，原话是这么说的 each partition of the parent RDD is used by at most one partition of the child RDD。
task
task是spark的最小执行单位，一般而言执行一个partition的操作就是一个task，关于partition的概念，这里稍微解释一下。
spark的默认分区数是2，并且最小分区也是2，改变分区数的方式有很多，大概有三个阶段
1.启动阶段，通过 spark.default.parallelism 来初始化默认分区数
2.生成rdd阶段，可通过参数配置
3.rdd操作阶段，默认继承父rdd的partition数，最终结果受shuffle操作和非shuffle操作的影响，不同操作的结果partition数不同
名词关系
物理关系
官网给出的spark运行架构图
逻辑关系
下图是总结的逻辑关系图，如果有不对之处，还望提醒
参考资料
//spark apche的官网提供的参数配置清单
http://spark.apache.org/docs/latest/configuration.html
//spark apche的官网提供的spark运行总览
http://spark.apache.org/docs/latest/cluster-overview.html
//stackoverflow对于dataframe partition的解释
http://stackoverflow.com/questions/39368516/number-of-partitions-of-spark-dataframe
//关于spark最小分区数的解释
