spark执行流程图解

Spark 的执行流程通常包括以下几个主要步骤，这是一幅简化版的图解：

1. **提交任务 (Submit)**: 用户通过 Spark Shell 或者编程语言（如 Python, R）提交作业到 Spark 集群。

2. **Job Splitting (Job Split)**: 提交的作业会被拆分成多个小的任务 (Tasks)。

3. **Stage Generation (Stage Generation)**: 每个任务根据数据的分布和计算需求被划分成多个阶段 (Stages)。

4. **Task Assigning (Task Assigning)**: Spark 集群调度器会将这些任务分配给合适的 Worker 节点执行。

5. **Shuffle Operation (Shuffle)**: 在某些操作（如 Join）中，数据需要在节点间移动（shuffle），这一步被称为数据交换 (Data Movement)。

6. **Execution (Task Execution)**: Worker 节点上运行 Executor，每个 Executor 又会进一步拆分任务到多个线程池 (Executor Tasks) 进行计算。

7. **Output Writing (Output Writing)**: 计算完成后，结果会被写回磁盘或者特定的存储系统。

8. **Error Handling (Error Handling)**: 如果在执行过程中遇到错误，Spark 会尝试恢复任务或整个作业。