Spark是专为大规模数据分析处理而设计的开源分布式计算框架。使用内存计算技术和有向无环图（DAG）提供比MapReduce引擎更快的分析处理能力。提供Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和Graphx等多个计算程序包，可用于大规模数据分析处理，实时计算，机器学习，图计算等场景。

名词解释

• SparkConext：SparkContext为Spark计算框架的入口。负责管理Spark分布式资源，创建RDD，调度task等功能。

• SparkSession：SparkSession为SparkSQL的入口，负责解析，分析，优化SQL，生成物理计划，调度运行SQL任务。

• Driver：Driver为Spark分布式处理框架的中承载SparkContext的进程，负责运行SparkContext，调度管理Executor，Driver只有一个。

• Executor：Executor为执行分布式任务的执行进程，负责执行Driver分发过来的任务，Executor有多个。

组件说明

• Ksana for SparkSQL：EMR 自研兼容 Hive JDBC Driver 的 SparkSQL Server，为常驻服务，负责接收客户端 SQL，使用 SparkSQL 执行并返回执行结果。Ksana 组件相关功能，您可创建 EMR-3.3.0 及之前的集群版本，来使用 Ksana 功能。

• Livy for Spark Server：提供 NoteBook 应用对接Spark开发的Livy服务，用户通过jupyte/zeppeline对接Livy for Spark Server可轻松开发调试 Spark 应用。

• Spark History Server： 提供 Spark 应用执行历史查看，分析的服务。

• Spark Client：该组件为在个节点上安装 Spark 运行环境，并无实体服务。