首先我们来了解一些Spark的优势：
1.每一个作业独立调度，可以把所有的作业做一个图进行调度，各个作业之间相互依赖，在调度过程中一起调度，速度快。
2.所有过程都基于内存，所以通常也将Spark称作是基于内存的迭代式运算框架。
3.spark提供了更丰富的算子，让操作更方便。
4.更容易的API：支持Python，Scala和Java
其实spark里面也可以实现Mapreduce，但是这里它并不是算法，只是提供了map阶段和reduce阶段，但是在两个阶段提供了很多算法。如Map阶段的map, flatMap, filter, keyBy，Reduce阶段的reduceByKey, sortByKey, mean, gourpBy, sort等。
那么话不多说，上源码~~~
上面是源代码中对RDD的解释：
1、是一个有分区的集合
2、在每一个切片（分区）上都有一个相应的函数，一一对应的
3、每个RDD都会依赖的上一个RDD
4、（可选）如果是（K，V）类型的RDD，会采用分区器（默认的是Hash-Partitioner,规则是key的hashCode 值除以下游模的数量）
RDD是一个抽象的数据集，并不是用来装真正要计算的数据，而装的是处理数据的描述信息（即，对哪个文件进行计算，该怎么计算），任何数据在Spark中都被表示为RDD，从编程角度来看，RDD可以简单的看成一个数组，和普通的数组的区别是，RDD中的数据是分布式存储的，这样不同分区的数据就可以分布在不同的机器上，同时可以被并行化处理。因此，Spark应用程序所做的无非是把需要处理的数据转换成RDD，（在这个过程一定要学会区分transformation和action）然后RDD进行一系列的变换和操作从而得到结果。
那么我们该如何创建RDD呢？
RDD可以从普通数组创建出来，也可以从文件系统或者HDFS的文件创建出来。
方式1、举例：从普通数组创建RDD,里面包含了1到9这9个数字，他们分别在3个分区中。
scala>val a=sc.parallelize(1 to 9, 3) //3是指有三个分区，parallelize是把数据并行化
a:org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[1] at parallelize at <console>:12
方式2、举例：读取文件README.md来创建RDD,文件中的每一行就是RDD中的一个元素
scala> val b = sc.textFile("README.md")
b: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MappedRDD[3] at textFile at <console>:12
scala>val distFile = sc.textFile("data.txt")
distFile:RDD[String]= MappedRDD@1D4CEE08
distFile.map(s =>s.length).reduce((a+b) =>a+b)
虽然还有别的方式可以创建RDD,但在本文中我们主要使用上述两种方式来创建RDD以说明RDD的API.
下面带给大家一个WordCount例子的图解
分区和分区器的区别：
分区代表并行度，分区越多，并行度越高，一个分区相当于一个task
自定义分区器，决定了在shuffle时候，上游的数据要到下游的哪一个分区
数据均匀分散在多个分区里，每个分区会对应一个task进行计算
在这里，再次描述Spark任务执行流程：
1.把一个Spark程序打成一个Jar包，然后用spark-submit运行，提交到集群 --> Application
2.RDD经过一些转换后，触发Action，这样就形成一个完整的DAG --> Job
3.对DAG根据窄宽依赖（shuffle）进行切分，会生成很多阶段 --> Stage
4.一个Stage会生成多个任务（任务就是一个Java实例，里面有属性和方法）--> Task
注：Task是Spark中最小的执行单元，在资源充足的情况下，Task数量越多（并行），任务执行的越快
Task中方法的计算逻辑是串行的（严格遵循调用顺序）
一个Job（DAG）可以有一个到多个Stage，Stage的提交，要严格的按照先后顺序
具体流程
1、构建DAG：DAGScheduler负责把Spark作业转换成Stage的DAG（Directed Acyclic Graph有向无环图）
2、DAGScheduler根据宽窄依赖切分Stage，然后把Stage封装成TaskSet的形式发送个TaskScheduler；
3、TaskScheduler：维护所有TaskSet，分发Task给各个节点的Executor，spark在提交Application时，可以指定总共占用的内核数（可以简单理解为线程数量），同时也可以指定task的数量，一个task占用一个线程，如果，task的数量大于内核的数量，则没有占用到内核的task会等待其他的task执行完毕，释放资源后，再占用。（原谅我举个不雅的例子，仔细想有没有就像厕所入坑的一样，所有坑被占用时，其他人会等待....）
4、excutor根据数据本地化策略分发Task到线程池，开始执行run方法
5、TaskScheduler监控task的运行状态，负责重试失败的task；
6、所有task运行完成后，SparkContext向Master注销，释放资源；
那么现在我们理解了RDD，也理解了Spark执行流程，最后，我们再把RDD放在流程中，相信你可以有所收获的
坚持资源共享的原则，写的有错的地方多谢指正。。。。。