Spark作业运行详解：从collect到DAGScheduler

在Spark源码系列的第三部分，我们深入探讨了作业运行的过程及其与DriverProgram和RDD的关系。当调用RDD的collect方法时，实际上触发了一系列复杂的操作。首先，collect方法内部会调用SparkContext的runJob方法，这里的关键步骤是： 1. **runJob方法**：将当前RDD的引用传递给runJob，并附带一个匿名函数，这个函数的作用是接收一个Iterator[T]类型的输入，将其转换为Array[T]。这样做的目的是将RDD中的数据分块进行计算，而不是一次性加载到Driver程序的内存中，以防止因数据过大导致的内存溢出（OOM）。 2. **结果合并**：runJob返回的结果是一个Array[Array[T]]，这是因为每个分区可能产生一个Array[T]的子结果。为了将这些子结果合并成一个整体的Array[T]，代码使用Array.concat()方法处理这个嵌套结构。 作业的执行实际上是通过DAGScheduler（Directed Acyclic Graph Scheduler）来管理的。runJob方法中，DAGScheduler负责作业的调度和任务的划分，将计算任务分解为可并行执行的部分，然后分配给各个Executor执行。这里的"partitions"参数就是用来指定任务的分区策略。 在submitJob方法中，DAGScheduler进一步监控作业的提交、执行以及最终结果的返回。如果作业成功完成，它会根据resultHandler处理返回的结果；如果遇到错误，会抛出异常。整个过程强调了Spark的分布式计算模型，即通过将大任务分解为多个小任务在集群的不同节点上执行，以提高计算效率并避免单点故障。 总结来说，Spark的作业运行涉及RDD与DriverProgram之间的交互，以及DAGScheduler对任务调度和结果处理的关键作用。collect方法的使用体现了Spark的懒惰计算策略，而DAGScheduler则确保了数据的高效处理和结果的正确返回。理解这些核心组件的工作原理对于深入学习Spark编程至关重要。