Spark Spark應用執行機制

sparkcontext：spark 應用程式的入口，負責排程各個運算資源，協調各個 worker

node 上的 executor

rdd的action運算元觸發job的提交，提交到spark中的job生成rdd dag，由dagscheduler轉化為stage dag，每個stage中產生相應的task集合，taskscheduler將任務分發到executor執行。每個任務對應相應的乙個資料塊，使用使用者定義的函式處理資料塊。

在spark的底層實現中，通過rdd進行資料的管理，rdd中有一組分布在不同節點的資料塊，當spark的應用在對這個rdd進行操作時，排程器將包含操作的任務分發到指定的機器上執行，在計算節點通過多執行緒的方式執行任務。乙個操作執行完畢，rdd便轉換為另乙個rdd，這樣，使用者的操作依次執行。spark為了系統的記憶體不至於快速用完，使用延遲執行的方式執行，即只有操作累計到action（行動），運算元才會觸發整個操作序列的執行，中間結果不會單獨再重新分配記憶體，而是在同乙個資料塊上進行流水線操作。

spark實現了分布式計算和任務處理，並實現了任務的分發、跟蹤、執行等工作，最終聚合結果，完成spark應用的計算。

對rdd的塊管理通過blockmanger完成，blockmanager將資料抽象為資料塊，在記憶體或者磁碟進行儲存，如果資料不在本節點，則還可以通過遠端節點複製到本機進行計算。

在計算節點的執行器executor中會建立執行緒池，這個執行器將需要執行的任務通過執行緒池併發執行。

應用的提交包含以下兩種方式：

driver程序是應用的主控程序，負責應用的解析、切分stage並排程task到executor執行，包含dagscheduler等重要物件。

下面是具體的介紹：

使用者啟動客戶端，之後客戶端執行使用者程式，啟動driver程序。在driver中啟動或例項化dagscheduler等元件。客戶端的driver向master註冊。

worker向master註冊，master命令worker啟動exeuctor。worker通過建立executorrunner執行緒，在executorrunner執行緒內部啟動executorbackend程序。

executorbackend啟動後，向客戶端driver程序內的schedulerbackend註冊，這樣driver程序就能找到計算資源。driver的dagscheduler解析應用中的rdd dag並生成相應的stage，每個stage包含的taskset通過taskscheduler分配給executor。在executor內部啟動執行緒池並行化執行task。

使用者啟動客戶端，客戶端提交應用程式給master。

master排程應用，針對每個應用分發給指定的乙個worker啟動driver，即scheduler-backend。 worker接收到master命令後建立driverrunner執行緒，在driverrunner執行緒內建立schedulerbackend程序。driver充當整個作業的主控程序。master會指定其他worker啟動exeuctor，即executorbackend程序，提供計算資源。流程和上面很相似，worker建立executorrunner執行緒，executorrunner會啟動executorbackend程序。

executorbackend啟動後，向driver的schedulerbackend註冊，這樣driver獲取了計算資源就可以排程和將任務分發到計算節點執行。schedulerbackend程序中包含dagscheduler，它會根據rdd的dag切分stage，生成taskset，並排程和分發task到executor。對於每個stage的taskset，都會被存放到taskscheduler中。taskscheduler將任務分發到executor，執行多執行緒並行任務。

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在MFC應用框架下執行狀態機

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