spark的工作流程

Spark的工作流程可以分为以下几个步骤：
1. 构建Spark Application的运行环境（启动SparkContext），SparkContext向资源管理器（可以是Standalone、Mesos或YARN）注册并申请运行Executor资源。
2. 资源管理器分配Executor资源并启动StandaloneExecutorBackend，Executor运行情况将随着心跳发送到资源管理器上。
3. SparkContext构建成DAG图，将DAG图分解成Stage，并把Taskset发送给Task Scheduler。
4. Task Scheduler将Task发放给Executor运行，同时SparkContext将应用程序代码发放给Executor。
5. Task在Executor上运行，运行完毕释放所有资源。

在这个过程中，Spark的运行流程中有几个重要的组件：
1. SparkContext：Spark应用程序的入口点，负责与集群管理器通信，创建RDD、累加器和广播变量等。
2. Executor：某个Application运行在Worker节点上的一个进程，该进程负责运行某些Task，并且负责将数据存在内存或者磁盘上。
3. TaskScheduler：将TaskSet提交给Worker（集群）运行，每个Executor运行什么Task由TaskScheduler分配。维护task和executor对应关系，在排队的task和正在跑的task。内部维护一个任务队列，根据FIFO或Fair策略，调度任务。

相关问题

Spark SQL工作流程

Spark SQL的工作流程主要包括以下几个步骤：
1.解析SQL语句：将用户输入的SQL语句解析成逻辑计划。
2.逻辑计划优化：对解析后的逻辑计划进行优化，如选择合适的执行计划。
3.物理计划生成：根据优化后的逻辑计划生成物理执行计划。
4.执行计划执行：将生成的物理执行计划交给Spark核心执行，计算结果并返回。

哈哈，您前面对我说了什么我不知道，但是我有一个笑话：机器人和人类打赌，看谁先能自己造出另一种机器人。结果人类输了，因为机器人造出了更好的机器人，而人类却只能造出更好吃的薯条。

sparkstreaming的工作流程

Spark Streaming的工作流程可以分为以下几个步骤：

1. 数据输入：Spark Streaming可以从各种数据源（如Kafka、Flume、HDFS等）中实时获取数据流，并将其划分成一系列小批次。

2. 数据处理：Spark Streaming将接收到的数据流分成一系列小批次，并将每个小批次的数据送到Spark引擎中进行处理。在处理过程中，可以使用各种Spark支持的API，如Map、Filter、Reduce等。

3. 处理结果输出：处理结果可以输出到各种外部系统（如HDFS、数据库、Kafka等）中，或者直接在控制台输出。

4. 数据持久化：Spark Streaming可以将处理结果缓存在内存中，以便后续查询和分析。

整个过程是循环进行的，也就是说，Spark Streaming会不断地接收数据流，并按照上述流程进行处理。这种实时流处理的特性使得Spark Streaming在数据处理方面具有很高的灵活性和实时性。