1、SparkContext [经常简称为 sc]
spark app 的起点和入口，一般用来加载数据集，生成第一个 rdd。
2、定义一个 spark 应用程序所需要的三大步骤的逻辑：加载数据集，处理数据，结果展示。
- 加载数据集
加载数据集，这里的数据集大概分为两组:
- 一种是不变的，静态数据集，大多数场景都是从数据库，文件系统上面加载进来
- 另一种是动态的数据集，一般做 streaming 应用的时候用到，大多数场景是通过 socket 来加载数据，复杂场景可以通过文件系统，akka actors，kafka，kinesis 和 一些第三方提供的 streaming api [twitter 等] 来作为数据源加载数据
- 处理数据
处理数据，这是重点中的重点，不过不外乎都是从三个方面来完成这里的数据清理，逻辑运算等:
- 自定义的一些复杂处理函数或者第三方包 [下面我们称为函数集]
- 通过 RDD 的 transform，action 和函数集来完成整个处理，计算流程
- 通过 RDD 提供的 cache，persist，checkpoint 方法把一些处理流程中的重要处理节点和常用数据缓存和备份，以加速处理，计算速度
- 结果展示
结果展示，这里一般情况都是使用 RDD 的 collect，take，first，top 等方法把结果取出来，更常用的是先把结果取出来，放到一个数据库或文件系统上，然后再提供给专门展示结果的另一个 application 使用。
3、有向无环图（DGA）：
有向无环图，有向即有方向，无环即不可逆，其实更详细的说是一个时间上的先来后到，即祖先与子孙的关系，是不可逆的。
4、RDD
关于RDD的一篇论文翻译
