spark 状态 spark运行过程

最近在看《图解Spark：核心原理与技术实践》，为了便于自己温故而知新，已经检验理解是否到位，以下是记录的学习笔记。

我的一般学习思路是首先学会用，再来深入学习。所以，首先由Spark的运行流程切入：

一、运行流程

从Spark的运行流程入手，学习了解Spark的核心组成。下面是Spark的一个基本运行流程

整个过程包括：提交作业、划分调度阶段（7_{8）、提交调度阶段（9）、提交执行任务（10}12）、获取执行结果（13）

1. 构建Spark application运行环境
   a.Spark Application是用户编写的Spark应用程序
2. SparkContext向资源管理器（Cluster Manager）注册
   a. SparkContext是由Driver运行上述Application中main()函数创建的，其中SparkContext的作用有
   
   b. 资源管理器（Cluster Manager）：指在集群上获取资源的外部服务，目前有：
3. SparkContext向资源管理器申请运行Executor
4. 资源管理器分配Executor
5. 资源管理器启动Executor
6. Executor发送心跳到资源管理器
   a. Executor是Application运行在Worker节点的一个进程，负责运行Task，并负责将数据存在内存或磁盘上。每个Application都有各自独立的一批Executor
   b. Worker计算节点，集群中任务可以运行Application代码的节点

2-6步骤如下图所示：

DAGScheduler调度阶段

7. SparkContext构建成DAG图

a. DAG（有向无环图），反应RDD之间的依赖关系，如下图所示：

8. DAGScheduler将DAG图分解成Stage（TaskSet）

9. DAGScheduler将将Stage（TaskSet）发送给TaskScheduler

a. 基于DAG划分Stage，负责将作业拆分成不容阶段的具有依赖关系的多批任务。一个SparkContext对应创建一个DAGScheduler（有向无环图调度器）

b. Stage的划分依据就是宽依赖

c. DAGScheduler的作用有：

TaskScheduler调度阶段

10. Executor向SparkContext申请Task
11. TaskScheduler将Task发放给Executor运行
12. 同时，SparkContext将应用程序代码发放给Executor
13. Task在Executor上运行，运行完毕释放所有资源
    a. TaskScheduler任务调度器，将Taskset提交给Worker执行并监控，完成的任务有：

二、任务调度总体诠释

Spark 中出现的几个概念的关系：

1. Job、Stage、TaskSet、Task
   
   作业Job：RDD中由action操作生成的一个或多个调度阶段
   调度阶段Stage：每个Job会因为RDD之间的依赖关系拆分多组任务集合（称为调度阶段， 也叫作TaskSet任务集）调度阶段由DAGScheduler来划分，调度阶段有Shuffle Map Stage和Result Stage
   任务Task：Spark实际执行应用的最小单元，分发到Executor上的工作任务