spark运行的基本流程
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。
延伸解读
宽窄依赖如何决定Stage边界
文章指出，Spark根据RDD之间的宽窄依赖关系划分Stage。窄依赖允许在单个节点上以流水线方式计算，不会引起网络数据混洗；而宽依赖则意味着父RDD的每个分区可能被多个子RDD分区使用，必须进行Shuffle。因此，遇到宽依赖时，Spark会在其前后分别创建新的Stage，将Shuffle作为Stage之间的边界。这种划分方式有助于提高任务调度和执行效率。
DAGScheduler与TaskScheduler的分工
Stage的调度由DAGScheduler负责，它根据RDD的有向无环图切分出Stage的DAG，并通过广度优先遍历确定执行顺序。DAGScheduler维护waitingStages、runningStages和failedStages等集合，以避免过早执行和重复提交。划分好的TaskSet会提交给TaskScheduler，后者通过TaskSetManager管理Task的执行、状态监控和失败重试，并决定Task在哪些Executor上运行。
Shuffle Write与Shuffle Fetch的过程
文章以Stage2、Stage3到Stage1为例，描述了Shuffle的两个阶段。首先，上游Stage的每个分区执行流水线式函数操作，最后进行Shuffle Write，将数据根据下一个Stage的分区数分成相应的Bucket并写入磁盘。然后，下游Stage从存储Shuffle数据的节点磁盘上Fetch所需数据，在本地进行用户定义的聚集函数操作，这个阶段称为Shuffle Fetch。通过这样一轮轮的Stage间Shuffle，完成数据的重新组合。
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。
