spark的运行逻辑

Spark是一个基于内存的分布式计算系统，它的核心运行逻辑是将数据分成多个分区，然后在集群中的不同节点上并行处理这些分区。Spark使用弹性分布式数据集（RDD）来存储和管理数据，每个RDD都是一个不可变的分布式对象集合。当用户提交一个Spark作业时，Spark将作业划分为多个任务，并将这些任务分发到集群中的不同节点上执行。每个任务都会读取一部分数据，对其进行处理，并将结果写回磁盘或内存中。最后，Spark将各个任务的结果合并起来，生成最终的输出结果。这种基于内存的计算模式使得Spark能够快速地处理大规模数据集，并提供高效的容错机制和可扩展性。