简述Spark提交job的流程 ？

提交 Spark 作业的流程大致如下：

1. 编写 Spark 应用程序：
   • 开发者首先编写 Spark 应用程序，这通常包括创建一个 SparkContext 实例，以及定义数据的加载、转换和行动操作。
2. 打包应用程序：
   • 将编写好的应用程序打包成一个 JAR 或者其他格式的包。这个包包含了应用程序的代码以及所有必要的依赖。
3. 配置 Spark 作业：
   • 在提交作业之前，需要配置 Spark 作业的相关参数，例如指定 master URL（集群管理器的地址），设置内存大小、CPU 核心数等资源需求，以及可能的任何特定的 Spark 配置选项。
4. 使用 spark-submit 命令提交作业：
   • 使用 spark-submit 命令来提交应用程序到 Spark 集群。spark-submit 是 Spark 提供的一个脚本，用于在集群上启动应用程序。
   • 在 spark-submit 命令中，指定应用程序包的路径、应用程序的主类（如果是 Java/Scala 应用）和任何必要的参数。
5. 作业调度和执行：
   • Spark 集群接收到提交的作业后，根据作业的配置和集群的资源情况，调度作业运行。
   • 如果是在像 YARN 或 Mesos 这样的资源管理器上运行，Spark 作业将与资源管理器协调，以获得必要的资源。
6. 任务分发和执行：
   • 作业被分解成多个任务，这些任务被分发到集群中的不同节点上执行。
   • 在节点上，Spark Executor 进程负责执行这些任务，处理数据，并将结果返回。
7. 收集和返回结果：
   • 执行完所有任务后，结果被收集并返回给提交作业的客户端（如果作业的性质需要返回结果）。
   • 如果作业是写操作（如将结果保存到 HDFS），则结果直接写入指定的存储系统。

例如，如果你在一个电商平台进行用户行为分析，你可能会编写一个 Spark 应用来处理用户数据，然后使用 spark-submit 将这个应用提交到 Spark 集群。集群会处理这些数据，执行必要的分析，并返回结果或将结果保存到数据库或文件系统中。

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