spark作业调度groupby

Spark作业调度中的`groupBy`操作是其分布式计算框架中一个关键的功能，它主要用于数据的分组和聚合。在Spark SQL或DataFrame API中，`groupBy`用于将数据按照一个或多个列的值进行分组，然后对每个组进行进一步的聚合操作，如计算总和、平均值、计数等。

Spark作业调度主要由两种类型进行：本地调度（Local mode）和分布式调度（Distributed mode）。当在分布式模式下运行时，`groupBy`操作会被划分为多个任务，这些任务会在集群的不同节点上并行执行。Spark的作业调度器（如Mesos, YARN, Kubernetes等）会根据资源分配和任务优先级，动态地决定任务在哪些节点上运行。

调度过程大致包括以下几个步骤：
1. **任务划分**：将`groupBy`操作分解为一系列子任务，每个子任务负责处理数据集的一部分。
2. **资源分配**：Spark申请所需的内存和CPU资源来执行这些任务。
3. **任务调度**：根据集群状态和调度策略（如FIFO, FAIR, 或者自定义策略），决定哪个任务首先运行。
4. **执行与通信**：任务在集群节点上执行，并可能通过网络与其他节点通信，共享中间结果。
5. **结果合并**：所有子任务完成后，将结果汇总回主节点，生成最终的分组和聚合结果。