基本工作流程
- Spark的应用分为任务调度和任务执行两个部分
- 所以Spark程序都离不开SparkContext和Executor两部分，Executor负责执行任务，运行Executor的机器称为Worker节点，SparkContext由用户程序启动，通过资源调度模块和Executor通信。SparkContext和Executor这两部分在各种运行模式上是公用的。
- SparkContext是程序运行的总入口，在SparkContext的初始化过程中，会分别创建DAGScheduler作业调度和TaskScheduler任务调度两个级别的调度模块
- 作业调度模块和具体的运行模式无关，它是根据shuffle来划分调度阶段，每个阶段会构建出具体的任务，然后以TaskSets(任务组)的形式提交给任务调度模块来具体执行
- 不同运行模式的区别主要体现在任务调度模块，任务调度模块负责启动任务、监控任务和汇报任务的情况。(Standalone模式、Yarn模式等的区别主要体现在任务调度模块这边)
作业调度
作业调度关系图
- Application(应用程序)：Spark应用程序由一个或多个作业组成
- Job(作业)：由一个RDD Action 生成一个或多个调度阶段所组成的一次计算作业
- Stage(调度阶段)：一个任务集多对应的调度阶段。Stage的划分是根据宽依赖(shuffle操作)来划分的
- TaskSet(任务集)：由一组关联的，但互相之间没有shuffle依赖关系的任务所组成的任务集
- Task(任务)：单个分区数据集上的最小处理流程单元
作业调度具体流程
- 用户提交程序(Application)创建SparkContext实例，SparkContext根据RDD对象生成DAG图，将作业(Job)提交给DAGScheduler
- DAGScheduler将作业(Job)划分成不同的Stage(从末端RDD开始，根据shuffle来划分)，每个Stage都是任务的集(TaskSet)，以TaskSet为单位提交给TaskScheduler
- TaskScheduler管理任务(Task)，并通过资源管理器(Cluster Manager)[Standalone模式下是Master，Yarn模式下是ResourceManager]把任务(task)发给集群中的Worker的Executor
- Worker接收到任务(Task)，启动Executor进程中的线程Task来执行任务（实际任务的运行最终由Executor类来执行，Executor对每一个任务创建一个TaskRunner类，交给线程池运行。）
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