術語定義
Application： Spark Application的概念和Hadoop MapReduce中的類似，指的是用戶編寫的Spark應用程序，包含了一個Driver 功能的代碼和分布在集群中多個節點上運行的Executor代碼；
Driver： Spark中的Driver即運行上述Application的main()函數并且創建SparkContext，其中創建SparkContext的目的是為了準備Spark應用程序的運行環境。在Spark中由SparkContext負責和ClusterManager通信，進行資源的申請、任務的分配和監控等；當Executor部分運行完畢后，Driver負責將SparkContext關閉。通常用SparkContext代表Drive；
Executor： Application運行在Worker 節點上的一個進程，該進程負責運行Task，并且負責將數據存在內存或者磁盤上，每個Application都有各自獨立的一批Executor。在Spark on Yarn模式下，其進程名稱為CoarseGrainedExecutorBackend，類似于Hadoop MapReduce中的YarnChild。一個CoarseGrainedExecutorBackend進程有且僅有一個executor對象，它負責將Task包裝成taskRunner，并從線程池中抽取出一個空閑線程運行Task。每個CoarseGrainedExecutorBackend能并行運行Task的數量就取決于分配給它的CPU的個數了；
Cluster Manager：指的是在集群上獲取資源的外部服務，目前有：
Standalone：Spark原生的資源管理，由Master負責資源的分配；
Hadoop Yarn：由YARN中的ResourceManager負責資源的分配；
Worker：集群中任何可以運行Application代碼的節點，類似于YARN中的NodeManager節點。在Standalone模式中指的就是通過Slave文件配置的Worker節點，在Spark on Yarn模式中指的就是NodeManager節點；
作業（Job）：包含多個Task組成的并行計算，往往由Spark Action催生，一個JOB包含多個RDD及作用于相應RDD上的各種Operation；
階段（Stage）：每個Job會被拆分很多組Task，每組任務被稱為Stage，也可稱TaskSet，一個作業分為多個階段；
任務（Task）： 被送到某個Executor上的工作任務；
序列化（Serialization）:（來自維基百科）對于同步控制而言，表示強制在同一時間內進行單一存?。辉跀祿鎯εc傳送部分表示將一個對象存儲至另一個存儲介質中，當被還原時可被還原成完全相等的對象。相反的過程成為反序列化。其目的如下（也是其特點）
1、以某種存儲形式使自定義對象持久化；
2、將對象從一個地方傳遞到另一個地方。
3、使程序更具維護性。
