1.依賴：寬依賴和窄依賴，rdd具有分割槽
寬依賴：多個子rdd的分割槽依賴同乙個父rdd的分割槽，類似reducebykey；在父rdd的角度，理解為超生；
窄依賴：父rdd的每個分割槽最多被乙個子rdd使用，類似map()；在父rdd的角度，理解為獨生；
2.依賴和分割槽
分割槽:rdd分割槽指分布式計算
依賴：劃分階段stage
3.wordcount說明：
1.每個stage階段中rdd的分割槽數決定task任務數，總任務數所有stage的任務數的總和；
2.劃分階段按rdd依賴關係進行區分，可參考rdd的todebugstring
如：val rdd = sc.textfile("file:///d:/測試資料/spark_wordcount.txt")
val rdd1 = rdd.flatmap(x=> x.split(" "))
val rdd2 = rdd1.map(x=>(x,1))
val rdd3 = rdd2.reducebykey((x,y)=>x+y)
println(rdd3.todebugstring);
(2) shuffledrdd[4] at reducebykey at wordcount.scala:11
| file:///d:/測試資料/spark_wordcount.txt hadooprdd[0] at textfile at wordcount.scala:8
說明：相同tree節點的等級為乙個stage
3.rdd的分割槽必須清晰。
1.構建sc物件，[rdd建立]-->[rdd轉換]-->[rdd轉換]-->......-->rdd行動==>job
說明：構建dag，將dag傳送給dagscheduler
2.dagscheduler(dag排程器)作用：
通過血統(rdd的依賴關係：寬和窄)劃分stage，並將stage組合成taskset(任務數)傳送給相對應集群伺服器的taskscheduler
3.taskschedule(任務排程器)作用：
將taskset轉化為task，並根據task排程相應worker的executor
4.exextor執行器：
執行task！！！
Spark執行機制及提交過程
依賴 寬依賴和窄依賴，rdd具有分割槽 寬依賴 多個子rdd的分割槽依賴同乙個父rdd的分割槽，類似reducebykey 在父rdd的角度，理解為超生 窄依賴 父rdd的每個分割槽最多被乙個子rdd使用，類似map 在父rdd的角度，理解為獨生 依賴和分割槽 分割槽 rdd分割槽指分布式計算 依賴...
spark執行機制
client模式提交 driver程序執行在客戶端執行流程 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exeuc...
spark提交過程分析（standalone模式）
2.1.所有executor都反向註冊到driver上之後，driver結束sparkcontext初始化，會繼續執行我們編寫的 2.2.每執行乙個action就會建立乙個job，job會提交給dagscheduler 2.3 dagscheduler會採用自己的stage劃分演算法將job劃分為多...