前言
如果你想深入了解大数据处理技术，那么必不可少的就是学习Spark的工作原理。Spark是目前最流行的大数据处理框架之一，可以在分布式环境下快速处理海量数据。但是，它的工作原理却很多人不太清楚。
那么，Spark工作原理到底是什么呢？
今天，我将带着大家熟悉一下Spark任务提交执行的工作原理：
Spark的Application工作原理
可以概括为以下步骤：
1、 启动自己的程序Application：用户编写Spark应用程序，并启动该应用程序；
2、 使用spark-submit提交任务：使用spark-submit命令将应用程序提交给Spark这会触发Spark的Driver进程的启动；
3、 Driver进程执行Application：Driver进程是应用程序的主节点，负责协调任务的执行在Driver进程启动后，会进行一系列的初始化操作；
4、 SparkContext初始化：SparkContext是Spark应用程序与集群的连接点，负责资源的申请、任务的分配和监控在初始化过程中，SparkContext会构造出两个重要的实例：DAGScheduler和TaskScheduler；
5、 TaskScheduler连接Master：TaskScheduler是负责任务调度的组件，通过后台进程与Master节点建立连接；
6、 Master节点启动Executor：Master节点收到Application注册请求后，会使用自己的资源分配算法，在Spark集群的Worker节点上启动相应数量的Executor；
7、 Worker节点启动Executor：Worker节点为Application启动Executor进程，每个Executor都运行在独立的JVM中；
8、 Executor反向注册到Driver：Executor启动后，会向TaskScheduler进行反向注册，告知Driver自己可供任务执行；
9、 SparkContext完成初始化：所有Executor都反向注册到Driver上后，SparkContext完成初始化过程；
10、 编写程序逻辑：在SparkContext初始化完成后，用户可以编写自己的程序逻辑，定义数据处理操作；
11、 触发DAG执行：当用户调用Action操作时，会触发DAG（有向无环图）的构建每个DAG对应一个job；
12、 DAGSchedule划分Stage：DAGScheduler将DAG划分为多个Stage，每个Stage包含一组相互依赖的任务；
13、 TaskSchedule提交任务：TaskScheduler将每个Stage中的任务（TaskSet）提交给可用的Executor进行执行任务的分配由TaskScheduler根据具体算法进行决策；
14、 Executor执行任务：Executor内部有一个线程池，每当收到一个任务时，会使用TaskRunner封装任务并从线程池中取出一个线程来执行任务；
15、 任务执行完成：TaskRunner将编写的代码、要执行的算子或函数进行拷贝和反序列化，并在Executor上执行任务任务运行完毕后，将执行结果反馈给TaskScheduler，然后反馈给DAGScheduler同时，任务会将结果写入数据存储，并释放所有资源；
通过以上这些步骤，Spark的Application能够在分布式环境下高效地处理大规模数据。这种基于DAG的任务调度和Executor的并行执行机制，使得Spark具备了良好的容错性和可伸缩性，能够处理复杂的大数据处理任务。
Driver进程执行Application的过程
1.1 解析命令行参数
Driver进程会解析通过命令行传入的参数，包括应用程序的主类、资源配置、运行模式等信息。
1.2 创建SparkContext
SparkContext是Spark应用程序与集群的连接点，负责资源的申请、任务的分配和监控。在Driver进程启动后，会创建一个SparkContext实例。SparkContext初始化时，会根据传入的参数来配置集群环境、调度器等。
1.3 初始化日志记录
Driver进程会初始化日志记录相关的设置，包括日志级别、输出格式等。
1.4 设置Spark UI
Spark提供了一个Web界面，用于监控和调试应用程序。Driver进程会设置并启动Spark UI，使用户可以通过浏览器访问。
1.5 提交TaskSchedulerBackend
TaskSchedulerBackend是负责与集群资源管理器（如Mesos、YARN）通信的组件。Driver进程会提交TaskSchedulerBackend，以便与资源管理器建立连接。
1.6 启动DAGScheduler和TaskScheduler
DAGScheduler是负责将用户编写的代码转化为DAG（有向无环图）表示，并将其划分为一系列的Stage。同时，TaskScheduler负责任务的调度和分发。Driver进程会启动DAGScheduler和TaskScheduler实例，并与之建立通信。
1.7 等待任务执行完成
一旦初始化完成，Driver进程会等待任务执行完成。它会周期性地接收来自Executor的任务执行情况反馈，同时更新应用程序的状态和进度。
总之，Driver进程在启动后会进行一系列的初始化操作，包括创建SparkContext、设置日志记录、启动Spark UI、提交TaskSchedulerBackend等。这些初始化操作为应用程序的执行提供了必要的基础设施。
SparkContext初始化的过程
2.1 初始化和检查配置参数
SparkContext初始化时，会读取用户在命令行或配置文件中设置的参数，并进行一些基本的检查（比如检查必须的参数是否已经设置）。
2.2 创建和初始化SparkEnv
SparkContext会根据参数创建一个SparkEnv实例，其中包含了Spark应用程序执行所需的所有环境和组件，例如BlockManager、BroadcastManager、Serializer等。
2.3 创建和初始化SparkUI
SparkContext会启动并绑定一个Web服务器，以提供Spark UI。Spark UI是一个Web界面，用于监控和调试应用程序。
2.4 创建和初始化DAGScheduler
DAGScheduler是Spark应用程序的任务调度器，将用户代码转化为有向无环图（DAG）表示，并将其划分为一系列的Stage。SparkContext会创建并初始化一个DAGScheduler实例，并与之建立通信。
2.5 创建和初始化TaskScheduler
TaskScheduler是负责任务的调度和分发。SparkContext会创建并初始化一个TaskScheduler实例，并与之建立通信。
2.6 注册RDD和广播变量
一个Spark应用程序的主要数据结构是RDD和广播变量。在SparkContext初始化过程中，会注册应用程序中使用的所有RDD和广播变量，以便在后续的任务执行中进行管理。
2.7 创建和初始化BlockManagerMaster和BlockManagerSlave
BlockManager是Spark应用程序的内存管理器，负责缓存和管理数据块。SparkContext会创建并初始化一个BlockManagerMaster实例（用于跟踪所有BlockManager的状态），以及多个BlockManagerSlave实例（用于管理不同的Executor）。
2.8 启动和等待Executor
最后，SparkContext会启动所有的Executor，并等待所有任务完成后结束应用程序的执行。
总之，在SparkContext初始化过程中，会构造出两个重要的实例：DAGScheduler和TaskScheduler。这两个实例负责Spark应用程序的任务调度和分发，是Spark应用程序执行所必需的关键组件。
TaskScheduler连接Master的过程
3.1 创建TaskSchedulerDriver
TaskSchedulerDriver是TaskScheduler与Master节点进行通信的驱动程序。TaskScheduler会创建一个TaskSchedulerDriver实例，并使用Master节点的URL和调度模式进行初始化。
3.2 启动TaskSchedulerDriver
TaskSchedulerDriver启动后，会向Master节点发送注册请求，并等待Master节点的响应。一旦注册成功，TaskSchedulerDriver就可以查询集群状态和资源信息。
3.3 获取集群资源信息
TaskSchedulerDriver可以向Master节点查询集群的资源信息，例如可用的CPU、内存和磁盘容量等。这些信息对于任务调度和分配非常重要，因为它们可以帮助TaskScheduler确定任务执行的位置和资源需求。
3.4 分配任务给Executor
一旦TaskScheduler确定了任务的执行位置和资源需求，它就可以将任务分配给相应的Executor节点。TaskScheduler会向TaskSchedulerDriver发送任务分配请求，TaskSchedulerDriver再将其转发给Master节点。
3.5 监控任务执行
TaskScheduler会定期向Executor节点发送心跳消息，以监控任务的执行情况。如果任务执行失败或出现异常，TaskScheduler会将其重试或重新分配给其他Executor。
总之，TaskScheduler通过后台进程与Master节点建立连接，并使用TaskSchedulerDriver进行通信。TaskScheduler需要获取集群状态和资源信息，以便进行任务调度和分配。同时，它还需要监控任务的执行情况，以确保任务能够成功完成。
Master节点启动Executor的过程
4.1 接收应用程序注册请求
当Spark应用程序向Master节点发送注册请求时，Master节点会接收并处理该请求。注册请求包含了应用程序的相关信息，例如应用程序的名称、执行代码的位置等。
4.2 分配资源给应用程序
Master节点会根据资源管理策略和算法，为应用程序分配资源。资源可以包括CPU核数、内存容量、磁盘空间等。具体的资源分配算法可能会考虑当前集群的负载情况、各个Worker节点的可用资源以及应用程序的需求等因素。
4.3 启动Executor
一旦资源分配完毕，Master节点会向相应的Worker节点发送启动Executor的指令。Worker节点收到指令后，会启动Executor进程，并为其分配所需的资源。
4.4 Executor与Driver建立连接
Executor启动后，会与SparkContext中的Driver节点建立连接。这样，Driver节点就可以将任务分配给Executor执行，并通过网络传输数据和接收执行结果。
4.5 监控Executor的状态
Master节点会定期从Worker节点上收集Executor的状态信息，例如运行时间、内存使用情况等。这些信息可以帮助Master节点监控和管理Executor的运行情况。
总之，Master节点在接收到Spark应用程序的注册请求后，会使用资源分配算法为应用程序分配资源，并在相应的Worker节点上启动Executor。通过与Driver节点建立连接，Executor可以接收任务并执行，并将结果返回给Driver节点。Master节点会监控Executor的状态，以确保应用程序能够顺利执行。
Worker节点启动Executor的过程
5.1 接收Master节点的指令
当Master节点决定在某个Worker节点上启动Executor时，它会向该节点发送启动Executor的指令。Worker节点收到指令后，会开始启动Executor进程。
5.2 启动Executor进程
Worker节点启动Executor进程时，会为其分配一定的资源。这些资源可以包括CPU核数、内存容量、磁盘空间等。一旦资源分配完毕，Worker节点会启动Executor进程，并将资源信息传递给Executor。
5.3 连接到Driver节点
Executor启动后，会与SparkContext中的Driver节点建立连接。这样，Driver节点就可以将任务分配给Executor执行，并通过网络传输数据和接收执行结果。
5.4 执行任务
Executor从Driver节点接收到任务后，会在独立的JVM中执行任务代码。每个Executor都运行在独立的JVM中，因此它们之间相互独立，互不干扰。
5.5 监控Executor的状态
Worker节点会定期从Executor进程中收集状态信息，例如运行时间、内存使用情况等。这些信息可以帮助Worker节点监控和管理Executor的运行情况。
总之，Worker节点为Spark应用程序启动Executor进程，并为其分配一定的资源。Executor通过与Driver节点建立连接，可以接收任务并执行，并将结果返回给Driver节点。Worker节点会监控Executor的状态，以确保应用程序能够顺利执行。由于每个Executor都运行在独立的JVM中，它们之间相互独立，互不干扰。
Executor反向注册到Driver的过程
6.1 Executor启动
Worker节点上的Executor进程启动后，会连接到Driver节点，并与其建立通信连接。
6.2 反向注册
Executor会通过通信连接向Driver节点发送注册请求。注册请求中包含了Executor的信息，例如Executor的标识、所在Worker节点的标识等。
6.3 TaskScheduler处理注册请求
Driver节点的TaskScheduler模块接收到Executor的注册请求后，会将Executor加入到可用Executor列表中。
6.4 任务调度
一旦Executor成功反向注册到Driver节点，TaskScheduler就知道有新的Executor可供任务调度。TaskScheduler根据调度策略和算法，将任务分配给可用的Executor执行。
6.5执行任务
Executor接收到由TaskScheduler分配的任务后，会在本地的Executor进程中执行任务代码。
通过Executor的反向注册，Driver节点可以知道当前有哪些Executor可供任务执行，从而更好地进行任务调度和资源管理。这种反向注册的机制使得Executor能够灵活地加入和退出Spark应用程序的执行环境，提高了任务执行的效率和可靠性。
触发DAG执行
Spark采用了延迟执行（Lazy Evaluation）的策略，即在用户调用Action操作之前，所有的转换操作（Transformation）都只会记录下来，并不会立即执行。这些转换操作构成了一个有向无环图（DAG），其中每个节点表示一个转换操作，边表示数据的流动关系。
当用户调用Action操作时，Spark会从Action操作的起点开始遍历整个DAG，并根据依赖关系逐步执行每个转换操作，将数据从一个节点传递到另一个节点，最终得到Action操作的结果。每个DAG对应一个job，即一个作业，作业是一组相关的任务（Task）的集合。
在DAG的构建过程中，Spark会进行优化和调整，以提高执行效率。例如，Spark会尽量将相邻的转换操作合并为一个更大的操作，在内存中进行数据复用，减少数据的序列化和反序列化开销等。这些优化措施可以提高Spark应用程序的性能和执行效率。
总结起来，用户调用Spark的Action操作时，会触发DAG的构建，每个DAG对应一个job。Spark会根据DAG中的转换操作和数据依赖关系，逐步执行转换操作并最终得到Action操作的结果。在DAG的构建过程中，Spark会进行优化和调整以提高执行效率。
DAGScheduler在划分Stage时会考虑以下几个因素
DAGScheduler的主要任务是根据转换操作之间的依赖关系将整个DAG划分为多个Stage，并确定Stage之间的执行顺序。Stage是Spark中并行执行的基本单位，每个Stage包含一组可以并行执行的任务。
DAGScheduler在划分Stage时会考虑以下几个因素：
窄依赖与宽依赖：
Spark中的转换操作可以分为窄依赖和宽依赖。窄依赖表示每个父节点只有一个子节点，可以在同一个分区内进行计算；而宽依赖表示每个父节点可能有多个子节点，需要进行数据的shuffle操作。DAGScheduler会将窄依赖的转换操作划分为一个Stage，而宽依赖的转换操作则会成为一个新的Stage。
数据本地性：
Spark尽量将任务调度到与数据位置最接近的Executor节点上，以提高运行效率。DAGScheduler会根据数据本地性将相关的任务划分到同一个Stage中。
任务数量与资源利用：
DAGScheduler会考虑任务数量和资源利用的平衡。较大的Stage可以提高并行度，但可能会导致资源不足；较小的Stage可以提高资源利用率，但可能会降低并行度。DAGScheduler会根据实际情况进行权衡和划分。
通过将DAG划分为多个Stage，Spark可以将任务并行执行，并充分利用集群资源。每个Stage内的任务可以在同一个Executor节点上并行执行，而Stage之间的任务则可以在不同的Executor节点上并行执行，以提高整个应用程序的执行效率。
总结起来，DAGScheduler负责将DAG划分为多个Stage，每个Stage包含一组相互依赖的任务。划分Stage时考虑了窄依赖与宽依赖、数据本地性以及任务数量与资源利用的平衡。通过并行执行Stage中的任务，Spark可以充分利用集群资源并提高应用程序的执行效率。
TaskScheduler支持多种任务分配算法
Spark中的TaskScheduler负责将每个Stage中的任务提交给可用的Executor进行执行，并根据具体算法进行任务的分配决策。
具体来说，TaskScheduler会将每个Stage中的任务（TaskSet）划分为多个Task，并根据任务的资源需求和当前集群的资源情况，将这些Task分配给可用的Executor进行执行。TaskScheduler会根据具体算法进行任务的分配决策，以确保任务可以在尽可能短的时间内完成，并充分利用集群的资源。
Spark中的TaskScheduler支持多种任务分配算法，包括：
**FIFO调度（First In, First Out）：**按照任务提交的顺序进行任务调度，先提交的任务先执行。
**FAIR调度：**根据任务的优先级和已经运行任务的资源占用情况，将任务按照公平原则分配给可用的Executor。
**随机调度：**随机选择一个可用的Executor来执行任务。
**自定义调度：**用户可以自定义任务的分配算法，根据实际需求进行任务的分配决策。
通过合理的任务分配算法，TaskScheduler可以最大限度地利用集群资源，提高应用程序的执行效率。同时，TaskScheduler还可以根据任务的优先级来调整任务的执行顺序，以满足不同任务的需求。
总结起来，TaskScheduler负责将每个Stage中的任务提交给可用的Executor进行执行，并根据具体算法进行任务的分配决策。任务分配算法包括FIFO调度、FAIR调度、随机调度和自定义调度。通过合理的任务分配算法，TaskScheduler可以最大限度地利用集群资源，提高应用程序的执行效率。
Executor执行任务
具体来说，Executor内部有一个线程池，每当收到一个任务时，就会使用TaskRunner将任务封装成可执行的形式，并从线程池中取出一个线程来执行任务。
TaskRunner是Spark中的一个重要组件，它负责将Task（任务）转换为可执行的形式并运行在Executor上。TaskRunner会接收到DAGScheduler发送来的Task，将其转换为可供执行的形式，并提交给线程池中的一个空闲线程来执行。
TaskRunner的主要功能包括：
任务序列化：TaskRunner会将接收到的Task序列化为字节数组，以便在Executor之间进行传输。
任务反序列化：
TaskRunner会将接收到的字节数组反序列化为可执行的Task对象。
线程池管理：
TaskRunner会负责维护Executor内部的线程池，并从线程池中取出一个线程来执行任务。
运行任务：
TaskRunner会将可执行的Task对象交给线程池中的空闲线程来执行。执行完成后，TaskRunner会向DAGScheduler汇报任务的执行结果。
通过使用线程池来执行任务，Spark可以充分利用Executor的资源，并提高应用程序的执行效率。同时，线程池还可以帮助Spark控制任务的并发度，避免资源的浪费和竞争。
总结起来，Executor会使用线程池来执行任务。每当收到一个任务时，Executor会使用TaskRunner将任务封装成可执行的形式，并从线程池中取出一个线程来执行任务。TaskRunner负责任务的序列化、反序列化、线程池管理和任务执行等功能。通过使用线程池来执行任务，Spark可以最大限度地利用Executor的资源，并提高应用程序的执行效率。
任务执行过程中的关键步骤和资源管理
当TaskRunner在Executor上执行任务时，它需要将编写的代码、要执行的算子或函数进行拷贝和反序列化，以便在Executor上执行任务。具体步骤如下：
**代码拷贝：**TaskRunner会将任务需要执行的代码从Driver端拷贝到Executor所在的机器上。这样做是为了确保Executor具备执行任务所需的代码。
代码反序列化：TaskRunner会将拷贝到Executor上的代码进行反序列化，将其转换为可执行的形式。这一步骤是为了将代码还原成可以被Executor执行的形式。
**任务执行：**TaskRunner会根据任务的类型和参数，在Executor上执行任务。任务可以是数据转换、计算或其他操作，具体取决于用户编写的代码和算子。
执行结果反馈：任务运行完毕后，TaskRunner会将执行结果反馈给TaskScheduler。TaskScheduler负责收集和处理任务的执行结果，并将其反馈给DAGScheduler。
**结果写入数据存储：**如果任务的结果需要被存储，TaskRunner会将执行结果写入指定的数据存储（如HDFS、数据库等）。这样，任务的输出结果可以被后续的任务或其他应用程序使用。
**资源释放：**任务执行完毕后，TaskRunner会释放所有相关的资源，包括内存、文件句柄等，以确保资源的有效利用和回收。
通过以上步骤，TaskRunner在Executor上执行任务，并将执行结果反馈给TaskScheduler和DAGScheduler。同时，任务的输出结果会被写入数据存储，并释放所有相关资源。这样，Spark可以高效地执行任务并处理任务的执行结果。
通过对Spark底层执行原理的详细解析，我们可以更好地了解Spark的工作机制，从而更好地利用它进行大规模数据处理。同时，我们也可以更深入地理解分布式计算的原理和实现方式，这对于提高我们的数据处理能力以及解决实际问题具有重要意义。相信在不久的将来，Spark会在更多的领域得到广泛的应用，成为数据处理的重要工具。