Spark

简述Spark的作业运行流程是怎么样的？

参考答案：

Spark的作业运行流程可以简要概括为以下几个步骤：

提交作业：通过spark-submit命令将打包好的应用程序提交给Master节点。
申请资源：SparkContext向资源管理器请求Executor资源，资源管理器分配资源并在Worker节点上启动Executor进程。
构建DAG：根据用户代码生成DAG（有向无环图），表示任务的执行计划。DAGScheduler将DAG划分为多个Stage（阶段），每个Stage包含多个可以并行执行的Task。
任务调度：DAGScheduler将TaskSet提交给TaskScheduler，TaskScheduler负责在Executor之间调度和分配任务。
执行任务：Executor执行具体的任务，这些任务可能涉及数据加载、转换操作和行动操作。任务执行的结果会被写回存储系统或输出到控制台。
反馈与容错：Driver监控所有任务的执行状态，并处理失败任务的重试，确保作业最终成功完成。

在这个过程中，Spark的核心原理发挥了重要作用。例如，Resilient Distributed Datasets（RDD）作为Spark的核心数据抽象，代表一个可分区、可容错、可并行操作的不可变集合，它可以通过一系列的转换操作进行处理，并且可以被缓存到内存中以便快速访问和复用。DAG（有向无环图）则是Spark用来组织和优化计算任务的关键结构，每个节点代表一个RDD，每个边代表一个转换操作。

需要注意的是，Spark的运行模式有多种，例如Cluster模式是在Worker节点上运行Driver进程。不同的运行模式可能会有一些特定的执行流程和组件交互方式，但上述步骤大体上涵盖了Spark作业运行的核心流程。