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==基本概念== 在具体讲解Spark运行架构之前,需要先了解几个重要的概念: ===RDD=== * RDD:是弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset)的简称,是分布式内存的一个抽象概念,提供了一种高度受限的共享内存模型; ===DAG=== * DAG:是Directed Acyclic Graph(有向无环图)的简称,反映RDD之间的依赖关系; ===Executor=== * Executor:是运行在工作节点(Worker Node)上的一个进程,负责运行任务,并为应用程序存储数据; ===应用=== * 应用:用户编写的Spark应用程序; ===任务=== * 任务:运行在Executor上的工作单元; ===作业=== * 作业:一个作业包含多个RDD及作用于相应RDD上的各种操作; ===阶段=== * 阶段:是作业的基本调度单位,一个作业会分为多组任务,每组任务被称为“阶段”,或者也被称为“任务集”。
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