spark基本工作流程是怎么样的
小编给大家分享一下spark基本工作流程是怎么样的，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！
引言
Spark的应用分为任务调度和任务执行两个部分，所有的Spark应用程序都离不开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。
具体来说，以SparkContext为程序运行的总入口，在SparkContext的初始化过程中，Spark会分别创建DAGScheduler作业调度和TaskScheduler任务调度两级调度模块。
其中作业调度模块是基于任务阶段的高层调度模块，它为每个Spark作业计算具有依赖关系的多个调度阶段（通常根据shuffle来划分），然后为每个阶段构建出一组具体的任务（通常会考虑数据的本地性等），然后以TaskSets（任务组）的形式提交给任务调度模块来具体执行。而任务调度模块则负责具体启动任务、监控和汇报任务运行情况。
spark应用程序的运行架构：
（1）简单的说：
由driver向集群申请资源，集群分配资源，启动executor。driver将spark应用程序的代码和文件传送给executor。executor上运行task，运行完之后将结果返回给driver或者写入外界。
（2）复杂点说：
提交应用程序，构建sparkContext，构建DAG图，提交给scheduler进行解析，解析成一个个stage，提交给集群，由集群任务管理器进行调度，集群启动spark executor。driver把代码和文件传给executor。executor进行各种运算完成task任务。driver上的block tracker记录executor在各个节点上产生的数据块。task运行完之后，将数据写入HDFS上或者其他类型数据库里。
（3）全面点说：
spark应用程序进行各种transformation的计算，最后通过action触发job。提交之后首先通过sparkContext根据RDD的依赖关系构建DAG图，DAG图提交给DAGScheduler进行解析，解析时是以shuffle为边界，反向解析，构建stage，stage之间也有依赖关系。这个过程就是对DAG图进行解析划分stage，并且计算出各个stage之间的依赖关系。然后将一个个TaskSet提交给底层调度器，在spark中是提交给taskScheduler处理，生成TaskSet manager，最后提交给executor进行计算，executor多线程计算，计算完反馈给TaskSetmanager，再反馈给taskScheduler，然后再反馈回DAGScheduler。全部运行完之后写入数据。
（4）更加深入理解：
应用程序提交后，触发action，构建sparkContext，构建DAG图，提交给DAGScheduler，构建stage，以stageSet方式提交给TaskScheduler，构建taskSet Manager，然后将task提交给executor运行。executor运行完task后，将完成信息提交给schedulerBackend，由它将任务完成的信息提交给TaskScheduler。TaskScheduler反馈信息给TaskSetManager，删除该task任务，执行下一个任务。同时TaskScheduler将完成的结果插入到成功队列里，加入之后返回加入成功的信息。TaskScheduler将任务处理成功的信息传给TaskSet Manager。全部任务完成后TaskSet Manager将结果反馈给DAGScheduler。如果属于resultTask，交给JobListener。如果不属于resultTask，保存结果。
spark作业提交到执行
SparkContext通过DAGScheduler的runJob提交作业。然后DAGScheduler将Job划分为Stage，Spark根据RDD的依赖关系划分Stage，最终将其封装成taskset进行提交。TaskScheduler类负责任务调度资源的分配，SchedulerBackend负责与Master、Worker通信收集Worker上分配给该应用使用的资源情况。executor负责具体的任务执行。
Driver的任务提交过程
1、Driver程序的代码运行到action操作，触发了SparkContext的runJob方法。
2、SparkContext调用DAGScheduler的runJob函数。
3、DAGScheduler把Job划分stage，然后把stage转化为相应的Tasks，把Tasks交给TaskScheduler。
4、通过TaskScheduler把Tasks添加到任务队列当中，交给SchedulerBackend进行资源分配和任务调度。
5、调度器给Task分配执行Executor，ExecutorBackend负责执行Task。
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