我们先来说区别。首先，Word Count计算流图是一种抽象的流程图，而土豆工坊的流水线是可操作、可运行而又具体的执行步骤。然后，计算流图中的每一个元素，如lineRDD、wordRDD，都是“虚”的数据集抽象，而流水线上各个环节不同形态的食材，比如一颗颗脏兮兮的土豆，都是“实实在在”的实物。
厘清了二者之间的区别之后，它们之间的联系自然也就显而易见了。如果把计算流图看作是“设计图纸”，那么流水线工艺其实就是“施工过程”。前者是设计层面、高屋建瓴的指导意见，而后者是执行层面、按部就班的实施过程。前者是后者的基石，而后者是前者的具化。
你可能会好奇：“我们为什么非要弄清这二者之间的区别和联系呢？”原因其实很简单， 分布式计算的精髓，在于如何把抽象的计算流图，转化为实实在在的分布式计算任务，然后以并行计算的方式交付执行。
今天这一讲，我们就来聊一聊，Spark是如何实现分布式计算的。 分布式计算的实现，离不开两个关键要素，一个是进程模型，另一个是分布式的环境部署。接下来，我们先去探讨Spark的进程模型，然后再来介绍Spark都有哪些分布式部署方式。
进程模型
在Spark的应用开发中，任何一个应用程序的入口，都是带有SparkSession的main函数。SparkSession包罗万象，它在提供Spark运行时上下文的同时（如调度系统、存储系统、内存管理、RPC通信），也可以为开发者提供创建、转换、计算分布式数据集（如RDD）的开发API。
不过，在Spark分布式计算环境中，有且仅有一个JVM进程运行这样的main函数，这个特殊的JVM进程，在Spark中有个专门的术语，叫作“ Driver ”。
Driver最核心的作用在于，解析用户代码、构建计算流图，然后将计算流图转化为分布式任务，并把任务分发给集群中的执行进程交付运行。换句话说，Driver的角色是拆解任务、派活儿，而真正干活儿的“苦力”，是执行进程。在Spark的分布式环境中，这样的执行进程可以有一个或是多个，它们也有专门的术语，叫作“ Executor ”。
我把Driver和Executor的关系画成了一张图，你可以看看：
分布式计算的核心是任务调度，而分布式任务的调度与执行，仰仗的是Driver与Executors之间的通力合作。在后续的课程中，我们会深入讲解Driver如何与众多Executors协作完成任务调度，不过在此之前，咱们先要厘清Driver与Executors的关系，从而为后续的课程打下坚实的基础。
Driver与Executors：包工头与施工工人
简单来看，Driver与Executors的关系，就像是工地上包工头与施工工人们之间的关系。包工头负责“揽活儿”，拿到设计图纸之后负责拆解任务，把二维平面图，细化成夯土、打地基、砌墙、浇筑钢筋混凝土等任务，然后再把任务派发给手下的工人。工人们认领到任务之后，相对独立地去完成各自的任务，仅在必要的时候进行沟通与协调。
其实不同的建筑任务之间，往往是存在依赖关系的，比如，砌墙一定是在地基打成之后才能施工，同理，浇筑钢筋混凝土也一定要等到砖墙砌成之后才能进行。因此，Driver这个“包工头”的重要职责之一，就是合理有序地拆解并安排建筑任务。
再者，为了保证施工进度，Driver除了分发任务之外，还需要定期与每个Executor进行沟通，及时获取他们的工作进展，从而协调整体的执行进度。
一个篱笆三个桩，一个好汉三个帮。要履行上述一系列的职责，Driver自然需要一些给力的帮手才行。 在Spark的Driver进程中，DAGScheduler、TaskScheduler和SchedulerBackend这三个对象通力合作，依次完成分布式任务调度的3个核心步骤，也就是：
- 根据用户代码构建计算流图；
- 根据计算流图拆解出分布式任务；
- 将分布式任务分发到Executors中去。
接收到任务之后，Executors调用内部线程池，结合事先分配好的数据分片，并发地执行任务代码。对于一个完整的RDD，每个Executors负责处理这个RDD的一个数据分片子集。这就好比是，对于工地上所有的砖头，甲、乙、丙三个工人分别认领其中的三分之一，然后拿来分别构筑东、西、北三面高墙。
好啦，到目前为止，关于Driver和Executors的概念，他们各自的职责以及相互之间的关系，我们有了最基本的了解。尽管对于一些关键对象，如上述DAGScheduler、TaskScheduler，我们还有待深入，但这并不影响咱们居高临下地去理解Spark进程模型。
不过，你可能会说：“一说到模型就总觉得抽象，能不能结合示例来具体说明呢？”接下来，我们还是沿用前两讲展示的Word Count示例，一起去探究spark-shell在幕后是如何运行的。
spark-shell执行过程解析
在第1讲，我们在本机搭建了Spark本地运行环境，并通过在终端敲入spark-shell进入交互式REPL。与很多其他系统命令一样， spark-shell有很多命令行参数，其中最为重要的有两类：一类是用于指定部署模式的master，另一类则用于指定集群的计算资源容量。
不带任何参数的spark-shell命令，实际上等同于下方这个命令：
spark-shell --master local[*]
这行代码的含义有两层。第一层含义是部署模式，其中local关键字表示部署模式为Local，也就是本地部署；第二层含义是部署规模，也就是方括号里面的数字，它表示的是在本地部署中需要启动多少个Executors，星号则意味着这个数量与机器中可用CPU的个数相一致。
也就是说， 假设你的笔记本电脑有4个CPU，那么当你在命令行敲入spark-shell的时候，Spark会在后台启动1个Driver进程和3个Executors进程。
那么问题来了，当我们把Word Count的示例代码依次敲入到spark-shell中，Driver进程和3个Executors进程之间是如何通力合作来执行分布式任务的呢？
为了帮你理解这个过程，我特意画了一张图，你可以先看一下整体的执行过程：
首先，Driver通过take这个Action算子，来触发执行先前构建好的计算流图。沿着计算流图的执行方向，也就是图中从上到下的方向，Driver以Shuffle为边界创建、分发分布式任务。
Shuffle 的本意是扑克牌中的“洗牌”，在大数据领域的引申义，表示的是集群范围内跨进程、跨节点的数据交换。我们在专栏后续的内容中会对Shuffle做专门的讲解，这里我们不妨先用Word Count的例子，来简单地对Shuffle进行理解。
在reduceByKey算子之前，同一个单词，比如“spark”，可能散落在不用的Executors进程，比如图中的Executor-0、Executor-1和Executor-2。换句话说，这些Executors处理的数据分片中，都包含单词“spark”。
那么，要完成对“spark”的计数，我们需要把所有“spark”分发到同一个Executor进程，才能完成计算。而这个把原本散落在不同Executors的单词，分发到同一个Executor的过程，就是Shuffle。
大概理解了Shuffle后，我们回过头接着说Driver是怎么创建分布式任务的。对于reduceByKey之前的所有操作，也就是textFile、flatMap、filter、map等，Driver会把它们“捏合”成一份任务，然后一次性地把这份任务打包、分发给每一个Executors。
三个Executors接收到任务之后，先是对任务进行解析，把任务拆解成textFile、flatMap、filter、map这4个步骤，然后分别对自己负责的数据分片进行处理。
为了方便说明，我们不妨假设并行度为3，也就是原始数据文件wikiOfSpark.txt被切割成了3份，这样每个Executors刚好处理其中的一份。数据处理完毕之后，分片内容就从原来的RDD[String]转换成了包含键值对的RDD[(String, Int)]，其中每个单词的计数都置位1。此时Executors会及时地向Driver汇报自己的工作进展，从而方便Driver来统一协调大家下一步的工作。
这个时候，要继续进行后面的聚合计算，也就是计数操作，就必须进行刚刚说的Shuffle操作。在不同Executors完成单词的数据交换之后，Driver继续创建并分发下一个阶段的任务，也就是按照单词做分组计数。
数据交换之后，所有相同的单词都分发到了相同的Executors上去，这个时候，各个Executors拿到reduceByKey的任务，只需要各自独立地去完成统计计数即可。完成计数之后，Executors会把最终的计算结果统一返回给Driver。
这样一来，spark-shell便完成了Word Count用户代码的计算过程。经过了刚才的分析，对于Spark进程模型、Driver与Executors之间的关联与联系，想必你就有了更清晰的理解和把握。
不过，到目前为止，对于Word Count示例和spark-shell的讲解，我们一直是在本地部署的环境中做展示。我们知道，Spark真正的威力，其实在于分布式集群中的并行计算。只有充分利用集群中每个节点的计算资源，才能充分发挥出Spark的性能优势。因此，我们很有必要去学习并了解Spark的分布式部署。
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