Spark 运行流程
背景
随着大数据技术的不断发展和大数据领域各种新兴技术的出现，分布式计算框架已经成为大数据领域的重要技术之一。而其中，Apache Spark 作为一个快速通用的集群计算系统，成功地打破了原来Hadoop MapReduce的限制，成为了目前最受欢迎的分布式计算框架之一。那么，今天我们就来深入了解一下 Spark 的运行流程。
Spark 运行流程
Spark 运行流程分为四个步骤：Driver Program、Cluster Manager、Executors 和 Task。
1. Driver Program
Driver Program 是 Spark 应用程序的主入口，负责定义 RDD、创建 Transformer和 Action 操作，并最终调用 Action 操作启动 Spark 应用程序的执行。也就是说，Driver Program 决定了 Spark 应用程序的具体运行方式。
2. Cluster Manager
Cluster Manager 是 Spark 应用程序的集群管理者，负责协调整个集群的资源分配和调度。目前，Spark 支持的集群管理器有 Yarn、Mesos 和 Standalone，用户可以根据自己的需要选择一个合适的集群管理器。
3. Executors
Executors 是 Spark 在各个节点上的执行器，负责具体的任务执行。每个 Executor 只能在一个节点上运行，但一个节点上可以同时运行多个 Executor。在启动应用程序的时候，Cluster Manager 会为每个 Worker 节点启动一个 Executor 进程。
4. Task
Task 是 Spark 应用程序的任务，每个 Task 负责处理输入数据的一个分区。在 Spark 集群运行过程中，若干个 Task 在多个 Executor 中同时执行，最终返回计算结果给 Driver Program。
总结
通过对 Spark 应用程序运行流程的深入了解，我们可以清晰地看到 Spark 应用程序在各个节点上是如何协同工作的。Driver Program、Cluster Manager、Executors 和 Task 四个元素协同工作，实现了分布式计算的目标。这也是 Spark 能够高效处理海量数据的根本原因。
