什么是SPARK_spark是什么意思

1. 什么是Spark

Spark是一款基于内存计算的开源分布式计算框架，支持批处理、流处理和机器学习等各种计算模式。
它可以在Hadoop集群中运行，也可以独立运行。

2. 主要角色

Spark Driver：负责Spark应用程序的调度和协调，管理各个Spark任务的执行。
Spark Executor：负责在集群中执行Spark任务，包括数据的加载、转换和持久化等操作。
Spark Cluster Manager：负责管理Spark集群的资源，如内存、CPU等。

3. 涉及到的角色及其功能

Spark Driver：负责Spark应用程序的调度和协调，管理各个Spark任务的执行。
它的主要功能包括：
1.读取Spark应用程序的代码，将其转换为Spark任务并进行调度。
2.分配任务给Spark Executor，并监控任务的执行情况。
3.与Spark Cluster Manager进行通信，获取集群资源的使用情况。

Spark Executor：负责在集群中执行Spark任务，包括数据的加载、转换和持久化等操作。
它的主要功能包括：
1.执行Spark任务，并将结果返回给Spark Driver。
2.加载和管理数据，包括数据的转换和持久化等操作。

Spark Cluster Manager：负责管理Spark集群的资源，如内存、CPU等。
它的主要功能包括：
1.分配集群资源给Spark应用程序，包括内存、CPU等。
2.监控集群资源的使用情况，以确保资源的合理分配。

4. 角色之间的最佳通讯方式

Spark Driver和Spark Executor之间的通信通过RPC协议实现，而Spark Driver和Spark Cluster Manager之间的通信则通过REST API实现。

5. 需要监控的指标

Spark应用程序的执行情况：监控Spark应用程序的启动和关闭时间、任务的执行时间和成功率等指标。<