寒假自学进度3

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Spark运行基本流程

　　（1）当一个 Spark Application 被提交时，首先需要为这个应用构建起基本的运行环境， 即由 Driver 创建一个 SparkContext进行资源的申请、任务的分配和监控。

SparkContext 会向资源管理器注册并申 请运行 Executor 的资源；

　　（2）资源管理器为 Executor 分配资源，并启动 Executor 进程，

Executor 启动以后会不断向资源管理器汇报其运行情况

　　（3）SparkContext 根据 RDD 的依赖关系构建 DAG 图，DAG 图提交给 DAGScheduler 进行解析，将 DAG 图分解成 Stage，并且计算出各个 Stage 之间的依赖关系，（每一个Stage阶段里面都会包含多个task，这些task构成一个taskset）然后把一个个 TaskSet 提交给底层任务调度器 TaskScheduler 进行处理；

（TaskScheduler拿到taskset以后要把任务分配给相关的Executor 进程去运行这些task，但是它不能随便分配 必须接到Executor申请才会分配）

Executor 会向 SparkContext 申请 Task，Task Scheduler将相关Task发送给Executor运行，同时，SparkContext也会将应用程序代码发放给Executor；

　　（4）Task 在 Executor 上运行，把执行结果反馈给 TaskScheduler，然后反馈给 DAGScheduler，运行完毕后写入数据并释放所有资源。

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原文地址：https://www.cnblogs.com/zzstdruan1707-4/p/12249458.html