Spark的架构和任务调度

Spark的任务调度顺序：

1.首先我们会选择集群中的一台机器去提交我们的代码，我们提交的这个代码就是一个application

2.如果是client的模式，会在提交任务的这台机器上面开启一个driver线程，如果是cluster的模式，会随机选择一台机器开启driver线程，driver开启以后，就开始打算执行提交的代码，开启driver的时候对SparkContext进行初始化，因为SparkContext是程序执行的入口，初始化的内容是：启动一个DAGScheduler（面向stage进行任务调度），启动一个TaskScheduler（面向task进行任务调度）

3.TaskScheduler会向master去进行请求注册，master就接收到有任务执行的消息，master就会去找worker启动资源，也就是启动excuter

4.Excuter执行完后会向driver进行反向注册，这样driver就知道有哪些excuter为他服务。因为action操作会触发我们代码的真正的执行，一个action就对应一个job任务。这个job由DAGScheduler负责，DAGScheduler会根据stage划分算法把这个job划分为多个stage，DAGScheduler会为每个stage创建一个TaskSet（一个集合可以装多个task）

5.DAGScheduler把刚刚创建好的TaskSet集合发送给TaskScheduler,TaskScheduler将这些TaskSet发送到不同的excuter上面，发送之前要进行序列化，序列化以后文件会变小，这样在传送的过程中会减小带宽

当发送到excuter上面的时候要将task进行反序列化，反序列化后将task放进线程池里面包装成线程，这样task才能被执行。