简述Spark的运行流程 ？

Spark的运行流程可以简要概述如下：

首先，驱动器程序负责解析作业代码，将其转换为作业图，并将作业图提交给集群的资源管理器。资源管理器会根据集群的资源情况，为作业分配合适的计算资源，并将作业图分发给集群中的工作节点。

接下来，集群中的工作节点会接收到作业图，并根据作业图中的任务依赖关系，将任务划分为不同的阶段（Stage）。每个阶段都包含一系列的任务，这些任务会被分配给工作节点上的执行器进行执行。执行器是Spark集群中负责执行任务的组件，它们会在工作节点上启动任务，并将任务的执行结果返回给驱动器程序。

在任务执行过程中，Spark会将数据加载到内存中，并通过内存计算来加速数据处理。同时，Spark还支持将数据持久化到磁盘上，以防止内存不足时数据丢失。

最后，当所有的任务都执行完成后，驱动器程序会收集各个任务的执行结果，并根据作业的逻辑进行汇总和处理。最终，作业的结果会被输出到指定的存储系统中，如HDFS、S3等。

总结来说，Spark的运行流程包括驱动器程序解析作业代码并提交给资源管理器、资源管理器分配资源和分发作业图、工作节点划分任务阶段并分配给执行器执行、执行器执行任务并返回结果、驱动器程序收集并处理执行结果，并将最终结果输出到存储系统。这个过程充分利用了集群的计算资源，通过内存计算和任务并行化等方式，实现了高效的数据处理和分析。