一、应用入口：SparkContext
Spark Application 程序入口为：SparkContext，任何一个应用首先需要构建 SparkContext 对象，如下两步构建：
- 第一步、创建 SparkConf 对象
- 设置 Spark Application 基本信息，比如应用的名称 AppName 和应用运行 Master
- 第二步、基于 SparkConf 对象，创建 SparkContext 对象
# Import SparkConf class into program
from pyspark import SparkConf
# Import SparkContext and SparkSession classes
from pyspark import SparkContext # Spark
from pyspark.sql import SparkSession # Spark SQL
if __name__=="__main__":
# local[*]: run Spark in local mode with as many working processors as logical cores on your machine
# If we want Spark to run locally with 'k' worker threads, we can specify as "local[k]".
master = "local[*]"
# The `appName` field is a name to be shown on the Spark cluster UI page
app_name = "RDD-basics"
# Setup configuration parameters for Spark
spark_conf = SparkConf().setMaster(master).setAppName(app_name)
# Method 2: Getting or instantiating a SparkContext
sc = SparkContext.getOrCreate(spark_conf)
sc.setLogLevel('ERROR')
data_list = [1, 2, 3, 3]
rdd = sc.parallelize(data_list)
print(rdd.collect())二、spark实现wordCount程序的流程图
三、Spark集群角色
当spark application运行在集群上时，主要有四个部分组成，如下图所示：
1）、Master (被yarn中的 ResourceManager 代替)：集群大管家，整个集群的资源管理和分配
2）、Worker (被yarn中的 NodeManager 代替)：单个机器的管家，负责在单个服务器上提供运行容器，管理当前机器的资源.
3）、Driver：单个 Spark 任务的管理者，管理 Executor 的任务执行和任务分解分配，类似 YARN 的 ApplicationMaster;
4）、Executor：具体干活的进程，Spark 的工作任务 (Task) 都由 Executor 来负责执行.
【注意】：
只有干活的代码是excutor运行的，其余剩下的都是由driver运行的。
四、分布式代码执行分析
对应的流程如图：
代码从Driver开始，到Driver结束，中间是excutor分布式运行。
写的是一份代码，但是底层执行的是好多个excutor（机器）
五、Python on Spark执行原理
driver由JVM driver运行（翻译），excutor由python excutor运行。
- Driver翻译过去
- Excutor中转调度。