spark 执行流程

Spark的执行流程包括以下几个步骤：

1. 创建SparkSession：SparkSession是Spark应用程序的入口点，用于与Spark进行交互。在创建SparkSession时，需要指定应用程序的名称和配置信息。

2. 创建RDD或DataFrame：Spark支持两种数据抽象类型：弹性分布式数据集（RDD）和数据框架（DataFrame）。RDD是Spark中最基本的数据结构，而DataFrame则是基于RDD的高级数据结构。你可以从外部数据源（如文件系统、数据库等）中读取数据，或者通过转换操作从已有的RDD或DataFrame中创建新的数据集。

3. 转换操作：Spark提供了一系列的转换操作，如map、filter、reduce等。转换操作并不立即执行，而是会生成一个新的RDD或DataFrame。这些转换操作可以链式调用，形成一个转换操作的有向无环图（DAG）。

4. 行动操作：当需要获取计算结果时，就需要触发行动操作。行动操作会触发Spark引擎根据转换操作的DAG来执行计算，并将结果返回给驱动程序。

5. 优化执行计划：在执行转换操作之前，Spark会对转换操作的DAG进行优化，以提高执行效率。优化过程包括选择最佳的执行计划、重排转换操作的顺序、合并相邻的转换操作等。

6. 任务划分与调度：Spark将执行计划划分为一系列的任务，并将这些任务分发到集群中的多个执行器上并行执行。任务划分的策略可以根据数据分区进行优化，以实现数据本地性和负载均衡。

7. 执行任务：每个执行器会接收到一些任务，并根据指定的转换操作进行计算。计算过程中，Spark会利用内存和磁盘进行数据交换和缓存，以提高计算效率。

8. 结果返回：当所有任务执行完成后，计算结果会被返回给驱动程序，可以进行进一步的处理或输出。

需要注意的是，Spark的执行流程是延迟计算的，只有在触发行动操作时才会真正执行计算。这种延迟计算的特性使得Spark可以对计算进行优化，并支持容错和增量计算等特性。