个人博客地址：Spark的基本概念 | 一张假钞的真实世界
编程接口
- RDD：弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset ）。Spark2.0之前的编程接口。Spark2.0之后以不再推荐使用，而是被Dataset替代。
- Dataset：Spark2.0之后的编程接口，用来替代RDD。与RDD不同Dataset是强数据类型的，但是这一点不适用与pyspark，因为Python是弱类型的。Spark引擎针对Dataset做了更丰富的优化，所以比RDD有更高的性能。
- Dataframe：在Python（Pandas）和R中Dataset的组织形式；在Scala中没有这个概念。
架构
- Application：基于Spark构建的用户程序。包含驱动程序和执行器。
- Application jar：用户程序Jar包。
- Driver program：驱动程序。用户程序中运行main()方法及创建SparkContext的进程。
- Cluster manager：集群管理者。管理集群资源的外部服务。如：standalone manager, Mesos, YARN, Kubernetes。
- Deploy mode：用来指明驱动程序运行位置。集群模式下框架在集群中调起驱动程序；客户端模式下在集群之外的程序提交者调起驱动程序。
- Worker node：集群中运行应用程序的节点。
- Executor：Worker节点上调起的为用户应用程序的进程，运行任务并在内存中或磁盘是行保持数据。每个应用程序都有自己的Executor。
- Task：发送到Executor的工作单元。
- Job：由多个任务组成的并行计算，这些任务响应Spark操作（例如保存、收集）而生成；您将在驱动程序日志中看到这个术语。
- Stage：每个作业被划分为更小的任务集，称为相互依赖的阶段（类似于MapReduce中的map和reduce阶段）；您将在驱动程序日志中看到这个术语。
