Spark 面试题（二）

1. 简述Spark的作业运行流程是怎么样的 ？

Apache Spark的作业运行流程涉及从作业提交到执行完成的一系列步骤，具体如下：

1. 作业提交：用户编写的Spark应用程序通过Spark API提交给集群。这通常涉及到创建一个SparkContext对象，它是应用程序与Spark集群交互的入口。

2. 解析和优化：Spark应用程序的代码被解析并转换成一个逻辑执行计划。然后，Spark的查询优化器（如Catalyst）对逻辑计划进行优化，生成更高效的物理执行计划。

3. 生成作业：优化后的逻辑计划被转换成一个或多个作业（Job），每个作业包含多个任务（Task）。作业的划分基于RDD的分区。

4. 调度作业：Spark的作业调度器（Job Scheduler）根据集群资源情况和作业的依赖关系，将作业分配给集群中的各个节点执行。

5. 划分阶段：每个作业被进一步划分为多个阶段（Stage），阶段的划分基于数据依赖关系。窄依赖不需要数据的shuffle，而宽依赖需要。

6. 任务调度：任务调度器（Task Scheduler）将任务分配给集群中的工作节点（Worker Nodes）执行。调度器会考虑资源分配、数据本地性等因素。

7. 执行任务：工作节点接收到任务后，开始执行这些任务。每个任务对应于RDD的一个分区上的操作。

8. 数据shuffle：在宽依赖的阶段，需要进行数据的shuffle操作，即数据在节点之间重新分配，以满足相同key的数据聚集到同一个任务中进行处理的需求。

9. 结果返回：任务执行完成后，结果被返回给驱动程序。驱动程序可以进一步处理这些结果，或者将它们存储到外部系统。

10. 容错处理：如果任务执行过程中出现失败，Spark的容错机制会重新调度失败的任务，以确保计算结果的正确性。

11. 作业完成：所有任务执行完成后，作业结束。驱动程序可以进行清理工作，如关闭SparkContext，释放资源等。

12. 反馈结果：最终，应用程序的执行结果可以被收集并反馈给用户或存储到持久化存储系统中。

整个流程中，Spark的多个组件如DAGScheduler、TaskScheduler、Executor等协同工作，确保作业的高效执行。Spark的这种设计允许它在大规模集群上以高吞吐量处理数据。

2. 简述Spark源码中的任务调度 ？

Apache Spark的源码中的任务调度是一个复杂的过程，涉及到多个组件和步骤。以下是任务调度的高层次概述：

1. 作业提交：

   • 用户提交作业到Spark集群，作业由一系列转换操作组成，这些操作定义了数据的处理逻辑。

2. DAG生成ÿ