将程序切换到【Executors】Tab页面时，我们可以看到Spark Application运行到集群上时，由两部分组成：Driver Program和Executors。
从图中可以看到Spark Application运行到集群上时，由两部分组成：Driver Program和Executors。
第一、Driver Program
相当于AppMaster，整个应用管理者，负责应用中所有Job的调度执行;
运行JVM Process，运行程序的MAIN函数，必须创建SparkContext上下文对象;
一个SparkApplication仅有一个;
第二、Executors
相当于一个线程池，运行JVM Process，其中有很多线程，每个线程运行一个Task任务，一个Task任务运行需要1 Core CPU，所有可以认为Executor中线程数就等于CPU Core核数;
一个Spark Application可以有多个，可以设置个数和资源信息;
用户程序从最开始的提交到最终的计算执行，需要经历以下几个阶段：
1)、用户程序创建 SparkContext 时，新创建的 SparkContext 实例会连接到 ClusterManager。 Cluster Manager 会根据用户提交时设置的 CPU 和内存等信息为本次提交分配计算资源，启动 Executor。
2)、Driver会将用户程序划分为不同的执行阶段Stage，每个执行阶段Stage由一组完全相同Task组成，这些Task分别作用于待处理数据的不同分区。在阶段划分完成和Task创建后， Driver会向Executor发送 Task;
3)、Executor在接收到Task后，会下载Task的运行时依赖，在准备好Task的执行环境后，会开始执行Task，并且将Task的运行状态汇报给Driver;
4)、Driver会根据收到的Task的运行状态来处理不同的状态更新。 Task分为两种：一种是Shuffle Map Task，它实现数据的重新
洗牌，洗牌的结果保存到Executor 所在节点的文件系统中;另外一种是Result Task，它负责生成结果数据;
5)、Driver 会不断地调用Task，将Task发送到Executor执行，在所有的Task 都正确执行或者超过执行次数的限制仍然没有执行成功时停止;
4040、8080、18080的区别
4040: 是一个运行的Application在运行的过程中临时绑定的端口,用以查看当前任务的状态.4040被占用会顺延到4041.4042等。
4040是一个临时端口,当前程序运行完成后, 4040就会被注销哦。
8080: 默认是StandAlone下, Master角色(进程)的WEB端口,用以查看当前Master(集群)的状态。
18080: 默认是历史服务器的端口, 由于每个程序运行完成后,4040端口就被注销了. 在以后想回看某个程序的运行状态就可以通过历史服务器查看,历史服务器长期稳定运行,可供随时查看被记录的程序的运行过程。
运行起来一个Spark Application, 然后打开其4040端口,并查看：/export/server/spark/bin/spark-shell --master spark://node1.itcast.cn:7077。在node1运行pyspark-shell，WEB UI监控页面地址：http://node1:4040。
可以发现在一个Spark Application中，包含多个Job，每个Job有多个Stage组成，每个Job执行按照DAG图进行的。
其中每个Stage中包含多个Task任务，每个Task以线程Thread方式执行，需要1Core CPU。
Spark Application程序运行时三个核心概念：Job、Stage、 Task，说明如下：
Job：由多个 Task 的并行计算部分，一般 Spark 中的 action 操作(如 save、collect，后面进一步说明)，会 生成一个 Job。
Stage：Job 的组成单位，一个 Job 会切分成多个 Stage ，Stage 彼此之间相互依赖顺序执行，而每个 Stage 是多 个 Task 的集合，类似 map 和 reduce stage。
Task：被分配到各个 Executor 的单位工作内容，它是 Spark 中的最小执行单位，一般来说有多少个 Paritition (物理层面的概念，即分支可以理解为将数据划分成不同 部分并行处理)，就会有多少个 Task，每个 Task 只会处 理单一分支上的数据。
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