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文档简介

Spark的基本运行流程1.掌握Spark术语解释

2.掌握Spark运行流程

1.

Spark术语解释

2.

Spark运行流程

Spark术语解释Master：资源管理的主节点(进程)Worker：资源管理的从节点(进程)或者说管理本机资源的进程Application：基于Spark的用户程序Driver：任务调度进程Spark术语解释Executor：是在一个worker进程所管理的节点上为某Application启动的一个进程，该进程负责运行任务Task：被送到某个executor上的工作单元(Thread）Job：包含很多任务(Task)的并行计算，可以看成和Action算子一一对应RDD(弹性分布式数据集,它是一个抽象的概念,实际上它并没有储存真正的数据,保存的的只是索引,可以将它理解为数据集的代理)运行流程当

jar在客户端进行spark-submit的时候spark流程就开始了1.application启动之后,会在本地启动一个Driver进程用于控制整个流程。2.首先需要初始化的是SparkContext,SparkContext

要构建出DAGScheduler,TaskScheduler

3.在初始化TastScheduler的时候,它会去连接master,并向master注册Application,master收到信息之后,会调用自己的资源调度算法,在spark集群的work上,启动Executor,并进行资源的分配,Spark术语解释4.现在可以进行我们编写的的业务了,一般情况下通过sc.textFile("file")去加载数据源5.DagScheduer先按照action将程序划分为一至多个job(每一个job对应一个Dag),之后对DagScheduer按照是否进行shuffer,将job划分为多个Stage每个

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