分布式计算就是为了把多个计算逻辑能够放到多台机器上执行，执行的逻辑一般使用java或者python等，还牵扯到数据如何分片。
计算 序列化要将计算逻辑放到多台机器，首先需要的就是将计算逻辑序列化，在网络上传输到多台机器，然后在多台机器上面反序列化，进行执行。
资源管理对于计算资源需要进行管理，每台机器启动多少进程，一般按照机器的处理器内核进行分配，即有几个内核就启动几个进程。
DAG每一个完整的计算逻辑被切分成很多任务，这些任务是每个计算节点执行的最小单位，也是调度的最小单位。根据DAG可以清楚的了解每个任务之间的依赖关系。
数据 数据分片数据分片跟计算的分布紧密相连，一般尽可能的使计算和分片的数据在同一个节点。也有使用统一存储的方式，如hadoop，则没有这个要求。可以简单的理解为一个数据分片就是一个小文件。
数据shuffle分布式计算分为两类操作，一类是map；一类是aggregate/join。map操作是一个转化操作，只需要在本地、本分片的数据进行操作就可以。而聚合/合并类的操作需要使用别的计算节点的数据，这个时候就需要shuffle操作。本质上说shuffle操作就是把分区数据合并到一起，然后再从新分区，新的分区的依据就是聚合/合并操作所需要操作的key。有两个最为简单的实现：一是将所有数据都统一存放到一个中心的地点，进行重新分片；另一个方法是数据还保留到本地，只把数据的元数据放到一起进行重新分片，需要计算是，节点根据元数据找到相应的原始数据。
驱动程序进行计算资源的规划以及数据分片的规划，把计算逻辑序列化，发送到需要进行计算的节点。
