Spark内核架构剖析_spark sql内核剖析 下载

1(图中流程标号)：当我们在strandalone模式下提交我们的spark应用时，会创建和构造一个DriverActor进程出来，这个进程会执行我们的Application应用程序。。。

2：写过spark应用程序的都知道，第一步需要构造SparkConf然后创建一个SC(SparkContext)，重点来了，SparkContext在初始化的时候最重要的是干两件事：就是构造DAGScheduler和TaskScheDuler。

3：然后，TaskScheduler会负责，通过他的一个后台进程，去连接Master,向Master注册Application.

4：Master接收到TaskScheduler的注册请求后，会使用自己的资源调度算法，在Spark集群的Worker上为Application申请多个Executor，并且通知Worker启动相应的Executor。（实际中有许多的Worker和Executor，这里只用一个来画图展示）

5：Worker会为Application启动相应的Executor。

6：Executor启动后会把自己反向注册到Taskscheduler上面去，至此SparkContext的初始化结束，Driver继续执行我们的程序。

7：每当执行到一个action操作(例如：foreach...)的时候，就会创建一个job，并将job提交给DAGSheduler，DAGScheduler会将job划分为多个stage（按照宽依赖进行划分），然后每个stage创建一个TaskSet，并将TaskSet交给TaskSheduler。

8：TaskSheduler会将每一个TaskSet中的每一个task提交到executor上执行（task分配算法）。

9：Executor每接收到一个task,就会用TaskRunner来封装task,然后丢入线程池进行执行。

总结：spark应用程序的执行，就是stage分批次的作为task提交到executor执行，每一个task针对RDD的partition,执行我们的算子和函数，以此类推，直到所有的操作执行完为止。