Spark提交流程

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1、Driver端会调用SparkSubmit类(内部执行submit->doRunMain->通过反射
获取应用程序的主类对象->执行主类的main方法)

2、构建sparkConf和sparkContext对象，在sparkContext入口做了三件事，创建
了sparkEnv对象（创建了ActorSystem对象）TaskScheduler（用来生成并发送

task给Executor）DAGScheduler（用来划分Stage）

3、clientActor将任务封装到ApplicationDescription对象并且提交给Master

4、Master收到任务信息后，将任务信息存到内存中，同时放到队列中（waitingApp）

5、任务信息开始执行后，调用schedule方法，进行资源的调度。

6、将调度好的资源封装到LaunchExecutor并发送给对应的worker。

7、worker接收到master发送来的任务调度信息（LaunchExecutor），将信息封装

成一个ExecutorRunner对象。

8、封装成ExecutorRunner后，调用ExecutorRunner的·start方法，开始启动GoarseGrainedExecutorBackend对象

9、Executor启动后DriverActor进行反向注册。

10、与DriverActor注册成功后，创建一个线程池（TreadPool）用来执行任务

11、当所有的Executor注册完成后，意味着作业环境准备好了，Driver端会结束与

sparkContext对象的初始化。

12、当Driver初始化完成后（创建一个sc实例）会继续执行我们自己提交的App

代码，当触发了action算子时就会触发一个job，这时就会调用DAGScheduler对象

进行Stage划分。

13、DagScheduler开始进行stage划分。

14、将划分好的stage按照分区生成一个一个的task，并且封装到TaskSet对象中

然后TaskSet提交到TaskScheduler

15、TaskScheduler按照提交过来的TaskSet，拿到一个序列化器，将TaskSet序列化

，将序列化好的Task封装到LaunchExecutor并且提交到DriverActor。

16、DriverActor把LauchExcutor发送到Excutro上。

17、Executor接收到DriverActor发送过来的任务（LaunchExecutro），会将其封装成为

TaskRunner，然后从线程池中获取线程来执行TaskRunner。

18、TaskRunner拿到反序列化器，反序列Taskset，然后执行App代码，也就是对

RDD分区上执行的算子和自定义函数。

ClientActor：负责和Master通信，向Master注册任务信息

DriverActor：负责和Executor进行通信，接收到 Executor反向注册和把任务发送到Executer。

StandAlone模式

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yarn -client模式

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yarn-cluster模式

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