Spark任務執行流程解析
Spark任務流程如下圖所示：
下面會根據該圖對每個步驟做詳細介紹：
1、RDD Objects
RDD（ResilientDistributed Dataset）叫做分散式資料集，是Spark中最基本的資料抽象，它代表一個不可變、可分割槽、裡面的元素可平行計算的集合。RDD具有資料流模型的特點：自動容錯、位置感知性排程和可伸縮性。RDD允許使用者在執行多個查詢時顯式地將工作集快取在記憶體中，後續的查詢能夠重用工作集，這極大地提升了查詢速度。
>>其中spark Rdd運算元可分為兩類：
1）transformation （轉換） 延遲載入，只會記錄元資料資訊其中當RDD進行一系列transformation操作後最終遇到Action方法時，DAG圖即確定了邊界，DAG圖形成。
DAG(Directed Acyclic Graph)叫做有向無環圖，原始的RDD通過一系列的轉換就就形成了DAG，根據RDD之間的依賴關係的不同將DAG劃分成不同的Stage，對於窄依賴，partition的轉換處理在Stage中完成計算。對於寬依賴，由於有Shuffle的存在，只能在parent RDD處理完成後，才能開始接下來的計算，因此寬依賴是劃分Stage的依據。
隨後會將DAG提交給DAGScheduler.
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2、DAGScheduler會將DAG切分成多個stage,切分依據(寬依賴—shuffledRDD—即資料需要網路傳遞)
>>RDD和它依賴的父RDD的關係有兩種不同的型別，即窄依賴和寬依賴 >>窄依賴指的是每一個父RDD的partition最多被子RDD的一個Partition使用。(獨生子女) >>寬依賴指的是多個子RDD的partition會依賴同一個父RDD的Partition。(超生)
3、將多個stage封裝到TaskSet後提交給TaskScheduler 。 4、隨後TaskScheduler把任務提交給worker執行 。 注：其中DAGScheduler 和TaskScheduler都在Driver端（開啟spark-shell的那一端），main函式建立SparkContext時會使得driver和Master節點建立連線，Master會根據任務所需資源在叢集中找符合條件的worker. 隨後Master對worker進行RPC通訊，通知worker啟動Executor ，Executor會和Driver 建立連線，隨後的工作worker和Master不再有關係。 隨後Driver會向Executor提交Task。
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