【Spark】Spark应用执行机制，spark执行机制
Spark应用概念
Spark应用（Application）是用户提交的应用程序。执行模式又Local、Standalone、YARN、Mesos。根据Spark Application的Driver Program是否在集群中运行，Spark应用的运行方式又可以分为Cluster模式和Client模式。
下面是Spark应用涉及的一些基本概念：
- Application：Spark 的应用程序，用户提交后，Spark为App分配资源，将程序转换并执行，其中Application包含一个Driver program和若干Executor
- SparkContext：Spark 应用程序的入口，负责调度各个运算资源，协调各个 Worker
Node 上的 Executor- Driver Program：运行Application的main()函数并且创建SparkContext
- RDD Graph：RDD是Spark的核心结构， 可以通过一系列算子进行操作（主要有Transformation和Action操作）。当RDD遇到Action算子时，将之前的所有算子形成一个有向无环图（DAG）。再在Spark中转化为Job，提交到集群执行。一个App中可以包含多个Job
- Executor：是为Application运行在Worker node上的一个进程，该进程负责运行Task，并且负责将数据存在内存或者磁盘上。每个Application都会申请各自的Executor来处理任务
- Worker Node：集群中任何可以运行Application代码的节点，运行一个或多个Executor进程
下面介绍Spark Application运行过程中各个组件的概念：
- Job：一个RDD Graph触发的作业，往往由Spark Action算子触发，在SparkContext中通过runJob方法向Spark提交Job
- Stage：每个Job会根据RDD的宽依赖关系被切分很多Stage， 每个Stage中包含一组相同的Task， 这一组Task也叫TaskSet
- Task：一个分区对应一个Task，Task执行RDD中对应Stage中包含的算子。Task被封装好后放入Executor的线程池中执行
- DAGScheduler：根据Job构建基于Stage的DAG，并提交Stage给TaskScheduler
- TaskScheduler：将Taskset提交给Worker node集群运行并返回结果
Spark执行机制概况
Spark应用转换
RDD的Action算子触发Job的提交，提交到Spark中的Job生成RDD DAG，由DAGScheduler转化为Stage DAG，每个Stage中产生相应的Task集合，TaskScheduler将任务分发到Executor执行。 每个任务对应相应的一个数据块，使用用户定义的函数处理数据块。
Spark执行的底层实现
在Spark的底层实现中，通过RDD进行数据的管理，RDD中有一组分布在不同节点的数据块，当Spark的应用在对这个RDD进行操作时，调度器将包含操作的任务分发到指定的机器上执行，在计算节点通过多线程的方式执行任务。一个操作执行完毕，RDD便转换为另一个RDD，这样，用户的操作依次执行。Spark为了系统的内存不至于快速用完，使用延迟执行的方式执行，即只有操作累计到Action（行动），算子才会触发整个操作序列的执行，中间结果不会单独再重新分配内存，而是在同一个数据块上进行流水线操作。
Spark实现了分布式计算和任务处理，并实现了任务的分发、跟踪、执行等工作，最终聚合结果，完成Spark应用的计算。
对RDD的块管理通过BlockManger完成，BlockManager将数据抽象为数据块，在内存或者磁盘进行存储，如果数据不在本节点，则还可以通过远端节点复制到本机进行计算。
在计算节点的执行器Executor中会创建线程池，这个执行器将需要执行的任务通过线程池并发执行。
应用提交和执行方式
应用的提交包含以下两种方式：
* Driver进程运行在客户端，对应用进行管理监控
* 主节点指定某个Worker节点启动Driver，负责整个应用的监控
Driver进程是应用的主控进程，负责应用的解析、切分Stage并调度Task到Executor执行，包含DAGScheduler等重要对象。
下面是具体的介绍：
Driver进程运行在客户端
该方式应用执行流程：
Driver进程在Worker节点运行
该方式应用执行流程：
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