spark工作原理及基础概念（超详细！）

Spark是一种基于内存的分布式计算框架，它可以在大规模数据集上进行高效的数据处理和分析。Spark的核心概念包括RDD（弹性分布式数据集）、DAG（有向无环图）、转换操作和行动操作等。

RDD是Spark的核心数据结构，它是一个不可变的分布式数据集，可以在集群中进行并行处理。RDD可以通过转换操作（如map、filter、reduce等）进行数据的转换和处理，也可以通过行动操作（如count、collect、save等）将处理结果返回给驱动程序。

DAG是Spark的执行计划，它是一个有向无环图，描述了RDD之间的依赖关系和转换操作的执行顺序。Spark会根据DAG自动进行任务调度和数据分区，以实现高效的并行计算。

转换操作是对RDD进行转换和处理的操作，它们是惰性求值的，即只有在行动操作被调用时才会执行。常见的转换操作包括map、filter、reduce、join等。

行动操作是对RDD进行计算和返回结果的操作，它们会触发Spark的计算过程，并将结果返回给驱动程序。常见的行动操作包括count、collect、save等。

Spark还支持广播变量和累加器等高级特性，可以进一步提高计算效率和性能。广播变量可以将一个只读的变量广播到所有节点上，避免重复传输和计算；累加器可以在并行计算中进行全局的计数和累加操作。

总之，Spark的工作原理是基于RDD、DAG、转换操作和行动操作等核心概念，通过自动任务调度和数据分区实现高效的分布式计算。