spark运行的基本流程
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内容提要
本文总结了《Spark大数据处理：技术、应用与性能优化》一书中关于Spark运行流程的内容，介绍了Spark的核心组件和RDD Graph、Job、Stage和Task的概念及其在Spark中的作用，讨论了Stage的划分、Shuffle机制以及Stage和Task的调度方式。建议有兴趣的读者阅读原书了解更多内容。
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Q&A
Spark的核心组件有哪些？
Spark的核心组件包括ClusterManager、Application、Driver、Worker和Executor。
什么是RDD Graph，它是如何形成的？
RDD Graph是通过一系列Transformation和Action操作形成的有向无环图，当RDD遇到Action算子时生成。
Spark中的Job是如何触发的？
Job是由Spark Action算子触发的作业，通过runJob方法向Spark提交。
Stage是如何划分的？
Stage根据RDD的宽窄依赖关系划分，宽依赖会引起shuffle，导致新的Stage的产生。
Spark的Shuffle机制有什么作用？
Shuffle机制用于在分布式环境中重新组合数据，以满足不同计算需求，尤其在宽依赖情况下。
DAGScheduler在Spark中负责什么？
DAGScheduler负责Stage的调度，将RDD的有向无环图切分为Stage的有向无环图，并管理其执行顺序。
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