简述Spark的作业运行流程是怎么样的 ？
Spark 的作业运行流程主要包括以下几个步骤：
- 创建SparkContext：首先，需要创建一个SparkContext实例。SparkContext是Spark应用的入口点，它负责与Spark集群进行通信，并且协调集群中的资源。
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加载和转换数据：接下来，使用SparkContext来加载数据，这些数据可以来自不同的数据源，如HDFS、数据库等。加载后的数据会被转换成RDD（弹性分布式数据集）。然后可以对这些RDD应用各种转换操作（如map、filter等）来进行数据处理。
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行动操作：在对数据进行转换后，需要执行行动操作（如collect、count、save等）来触发实际的计算。Spark中的转换操作是惰性的，只有在执行行动操作时才会真正开始计算。
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任务调度：当行动操作被触发时，SparkContext会向集群管理器（如YARN、Mesos或Spark自身的集群管理器）提交作业。集群管理器负责资源的分配。
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DAG调度：Spark的DAG调度器会将作业分解为多个阶段，每个阶段由多个任务组成。这些任务会被打包发送到集群上的不同节点进行执行。
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任务执行：在集群节点上，任务开始执行。如果任务需要读取数据，它们会从HDFS或其他存储系统中读取。任务在执行过程中可能会在内存中缓存数据，以便快速访问。
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结果返回：任务执行完毕后，结果会被发送回驱动程序（即运行SparkContext的程序）。如果是行动操作需要返回数据到驱动程序的，如collect，那么相关数据会被传输回来；如果是行动操作不需要返回数据，如save，那么作业就此结束。
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关闭SparkContext：最后，作业完成后，需要关闭SparkContext来释放资源。
例如，在一个电商网站的日志分析场景中，可能会使用Spark来处理和分析用户的访问日志。首先，SparkContext创建后，日志文件会被加载为RDD，然后进行一系列的转换操作（如过滤特定的页面访问，统计访问次数等），最后通过行动操作触发计算并得到结果。整个过程涉及了数据的加载、转换、计算和结果的获取等多个阶段。