spark中application和driver的关系是什么

Application和Driver在Spark中是指同一个概念，也就是执行Spark作业的进程。在调度集群资源之前，Application需要有一个Driver进程来协调任务的执行。如果想要在Spark中执行一个作业，必须先启动一个Driver进程，然后通过Driver进程来调度执行各个task的Executor进程。

相关问题

spark driver

Spark的Driver节点是执行Spark任务中的main方法，负责实际代码的执行工作，触发整个任务执行的节点。在Spark应用程序中，一个Driver节点对应一个应用程序。我们可以在worker.scala中找到创建Driver节点的代码，并通过追溯找到一个Driver节点如何与一个应用程序一一对应起来的。

在yarn-client模式下，Driver节点运行在客户端上。在任务执行之前，先有Driver节点，然后才有Application Master（AM）。在这种模式下，Driver节点负责RDD生成、task生成和分发，向AM申请资源等。而AM负责向资源管理器（RM）申请资源，其他的任务都由Driver节点来完成。

Spark作业调度 是什么

### Spark作业调度机制详解

#### 任务提交与监控
Client仅负责提交Application并监控其状态，而具体的任务调度则由其他组件协同完成。对于Spark的任务调度而言，资源申请和任务分发是两大核心环节，这些操作主要依靠ApplicationMaster、Driver以及Executor之间的交互来实现[^1]。

#### 内核调度概览
为了使开发者能够深入理解Spark的工作原理及其优化策略，《Spark Core内核调度机制》一文中详细解析了多个重要概念，包括RDD的依赖关系构建DAG（有向无环图），进而划分成不同的Stage阶段；Shuffle过程如何影响性能表现；job的具体执行流程；还有关于RDD并行度设定的影响因素等知识点[^2]。

#### 应用程序启动顺序
当集群中有多个待处理的应用请求时，默认情况下它们会被按照FIFO原则排队等候资源分配。这意味着每一个新的应用实例都需等待前一个被完全服务完毕之后才能获得所需计算资源的支持。具体来说，在尝试为队列头部的应用创建足够的Executors之前不会考虑后面的任何一项任务。此逻辑体现在`startExecutorsOnWorkers()`函数内部实现中[^3]。

private def startExecutorsOnWorkers(): Unit = {
    // 这里采用了一个简单的先进先出(FIFO)调度算法，
    // 尝试依次满足各个应用程序所需的资源需求。
}