最近看到一篇关于Spark架构的博文，作者是AlexeyGrishchenko，译者将此文的核心内容译成中文，并在这里与大家分享。
首先来看一张Spark1.3.0官方给出的图片，如下：
在这张图中，你会看到很多的术语，诸如“executor”,“task”,“cache”,“WorkerNode”等。原作者表示，在他开始学spark的时候，上述图是唯一一张可以找到的图片(Spark1.3.0)，形势很不乐观。更加不幸地是，这张图并没有很好地表达出Spark内在的一些概念。
Spark内存分配在你的cluster或是localmachine上正常运行的任何Spark程序都是一个JVM进程。对于任何的JVM进程，你都可以使用-Xmx和-Xms配置它的堆大小(heapsize)。问题是：这些进程是如何使用它的堆内存(heapmemory)以及为何需要它呢?下面围绕这个问题慢慢展开。36大数据（南昌白癜风专科医院北京治疗白癜风在那个医院比较好