spark 执行流程详解

Spark的执行流程可以分为以下几个步骤。

首先，任务调度器（TaskScheduler）将序列化好的任务递交给执行器（Executor）。执行器将任务放入线程池中进行运行。

其次，当程序触发Action算子时，就会产生一个作业（Job），并调用DagScheduler中的runjob方法来提交任务。

接着，Master收到应用程序的注册请求后，根据自己的资源调度算法，在Spark集群的worker上启动一个或多个Executor进程。

然后，DagScheduler根据作业的依赖关系生成有向无环图（DAG），确定任务的执行顺序。

之后，任务分发器（TaskSetManager）将任务分发给Executor，并监控任务的执行状态。

每个Executor在执行任务之前会将依赖的数据分片（RDD）从存储节点（如HDFS）中读取到内存中。

任务执行器（TaskRunner）根据任务的类型（如map、reduce等）执行计算并生成结果。

最后，计算结果会被返回给Driver程序，供后续处理或输出。

总结起来，Spark的执行流程包括任务调度、作业提交、资源分配、任务分发、数据读取、任务执行和结果返回等步骤。这些步骤保证了Spark的高效计算和数据处理能力。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Spark执行流程详解](https://blog.csdn.net/qq_42456324/article/details/124499170)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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