在公司线上项目中引入Spark已经将近1年时间了，从效果来看，Spark确实是能提高生产力的优秀分布式计算平台。
从本篇笔记开始，会把之前调研Spark时的调研报告分享出来（限于篇幅，会分成几篇文章），以便帮助刚接触Spark的朋友们尽快入门。
下面开始正文。
1. 项目背景
Spark项目于2009年诞生于UC Berkeley AMP Lab并于2010年正式提交Apache Software Foundation成为开源项目。目前已经成为Apache下的明星项目，其代码提交活跃度在整个社区的所有项目中名列前茅。
2. Spark的性能
若运算过程全部在内存中完成，与Hadoop集群支持Map/Reduce的Streaming计算相比，在计算速度方面，Spark会有100x倍的性能提升；即使运算会产出中间文件，速度也有10x倍的提升。
3. 编译
从官网下载合适的Spark版本，建议下载pre-built版本，可以省去不少依赖问题。
Installing Doc的build guide是用Maven来编译Spark源码的，且编译过程中有些细节参数需要指定，这里不再赘述，直接参考官网guide即可。
4. Spark集群的部署模式
4.1 Spark集群部署模式
目前支持以下几种部署方式：
1) Standalone模式
将Spark集群单独部署，不与任何现有系统耦合，cluster manager由Spark的master实例担任。这是最简单的部署模式。
具体部署时，可启多个master实例，借助zookeeper消除单点故障，从而实现HA：zookeepr选出”现役”的master，其余实例standby，若当前master实例故障，则zookeeper从standby的实例中选新主。
2) Apache Mesos模式
cluster manager由mesos master实例来担任，实现资源分配及任务调度。
3) Hadoop YARN模式
cluster manager由YARN ResourceManager来担任
注意：Spark程序编译时需要引入YARN支持才能应用YARN模式。
关于这3种部署模式的详细说明，可参考官网文档的说明。
4.2 Spark集群典型结构
从Cluster Mode Overview文档可知，一个典型的Spark集群包含的组件如下图所示。
Spark应用提交Spark集群后，任务脚本中创建的Spark context对象（又称为driver program，其实是在Spark客户端所在机器上启动的一个JVM进程）会依次执行如下步骤：
1) 建立与cluster manager进程的连接
2) 向manager申请任务所需资源（worker节点上的executor进程，实现具体的计算及数据存储）
3) 将应用程序代码（jar或.py文件）发往申请到的executor进程
4) 向executor进程发送由调度器分解job->stages->tasks后的tasks并由后者负责执行
几点补充说明：
1) Spark context无法也无须感知其底层的cluster manager是何种类型（3种可能：Spark standalone/apache mesos/hadoop yarn），只要它可以通过culster manager申请到executor进程，它就可以执行Spark应用。
2) 每个Spark应用均会申请独立的executor进程（即不同的Spark任务对应的进程间相互独立）。优点：实现应用隔离，从调度端看，不同应用创建各自的Spark context实例，每个driver只调度自己的任务；从执行端看，不同应用的executor进程运行在各自的JVM上；缺点：若不借助外部存储系统，数据无法在不同的Spark应用间共享。
3) Spark应用申请的executor进程在应用的执行时间内保持alive，且它以multi-threading方式执行具体的计算任务。
4) Spark context实例所属的driver program负责在集群上调度任务，故在部署上，driver的部署节点应尽可能靠近worker节点，最好部署在同一局域网内。
未完待续，下篇笔记将会介绍如何通过Spark客户端向Spark集群提交计算任务。
【参考资料】
3. Spark Documentation PS: 这里有不少从浅到深的Spark资料
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