讲一下spark 的运行架构

👉Cluster Manager(Master)：在standalone模式中即为Master主节点，控制整个集群，监控worker。在YARN模式中为资源管理器

👉 Worker节点：从节点，负责控制计算节点，启动Executor或者Driver。

👉 Driver： 运行Application 的main()函数

👉 Executor：执行器，是为某个Application运行在worker node上的一个进程

1、启动：用户程序启动SparkContext，是程序的总入口，初始化过程中启动DAGScheduler作业调度和 TaskScheduler任务调度。 2、生成作业:DAGScheduler:根据shuffleDependency将作业划分为不同的stage,根据 RDD之间的依赖关系，宽依赖和窄依赖，划分原则就是遇见窄依赖就放进当前stage，遇到宽依赖则断开。(相当于shuffle是前后的stage分界线）每一个stage里面都会划分一个taskset,也就是数据集，而DAGSchedule的下一个任务就是将这个TaskSet传给TaskSchedule(在最后一个 stage划分结束,就会触发作业的提交)。 3、提交任务集: TaskScheduler:分配 Task到哪一个executor上去执行，SchedulerBackend配合TaskScheduler完成具体任务的资源分配。 4、任务执行:Executor:实际任务的运行最终都 Execter 类来执行，对每个任务创建一个TaskRunner类，交给线程池去实现。

  1. spark-submit 提交代码，执行 new SparkContext()，在 SparkContext 里构造 DAGScheduler 和 TaskScheduler。
  2. TaskScheduler 会通过后台的一个进程，连接 Master，向 Master 注册 Application。
  3. Master 接收到 Application 请求后，会使用相应的资源调度算法，在 Worker 上为这个 Application 启动多个 Executer。
  4. Executor 启动后，会自己反向注册到 TaskScheduler 中。 所有 Executor 都注册到 Driver 上之后，SparkContext 结束初始化，接下来往下执行我们自己的代码。
  5. 每执行到一个 Action，就会创建一个 Job。Job 会提交给 DAGScheduler。
  6. DAGScheduler 会将 Job划分为多个 stage，然后每个 stage 创建一个 TaskSet。
  7. TaskScheduler 会把每一个 TaskSet 里的 Task，提交到 Executor 上执行。
  8. Executor 上有线程池，每接收到一个 Task，就用 TaskRunner 封装，然后从线程池里取出一个线程执行这个 task。(TaskRunner 将我们编写的代码，拷贝，反序列化，执行 Task，每个 Task 执行 RDD 里的一个 partition)