简述Spark作业调度 ？
参考回答
Spark 作业调度的过程主要涉及从作业提交到任务执行的多个步骤，具体的调度流程包括：
- 作业提交：用户提交 Spark 作业（如使用
spark-submit命令），驱动程序（Driver）接收并启动作业。 - DAG 构建与阶段划分：DAG Scheduler 将作业划分为多个阶段（Stage），每个阶段包含多个任务（Task）。DAG（有向无环图）会根据任务之间的依赖关系进行构建。
- 任务调度：TaskScheduler 会根据作业划分的阶段和资源情况，将任务分配给可用的 Executor（计算节点）进行执行。
- 任务执行：Executor 会在各个节点上并行执行任务，处理数据分区并返回计算结果。
- 结果返回：当所有任务完成后，Spark 会将结果返回给用户或写入外部存储系统。
详细讲解与拓展
1. 作业提交
用户通过提交一个 Spark 应用程序（例如使用 spark-submit 命令）启动作业。作业由 Spark 驱动程序（Driver）接收并启动，驱动程序负责协调集群中的所有操作，并将作业拆分为多个任务进行调度和执行。
举例：用户通过命令 spark-submit --class MyApp --master yarn myapp.jar 提交一个 Spark 作业，作业提交后，驱动程序开始处理这个作业。
2. DAG 构建与阶段划分
Spark 中的 DAG Scheduler 会根据用户的作业代码，将作业划分为多个阶段（Stage）。DAG 是一个有向无环图（Directed Acyclic Graph），每个节点代表一个操作（如 map()、reduce() 等），而边代表操作之间的数据依赖关系。通过 DAG 的划分，Spark 能够并行执行任务。
- 宽依赖与窄依赖：宽依赖指的是每个分区依赖于多个分区的数据（例如
groupBy()操作），这会导致作业划分为多个阶段。而窄依赖则是每个分区只依赖于一个分区的数据（如map()操作），通常可以在同一阶段内并行执行。 - Stage 划分：DAG Scheduler 会依据宽依赖将作业划分成多个阶段，并为每个阶段生成多个任务。
举例：如果作业包含多个 map() 和 reduceByKey() 操作，DAG Scheduler 会根据 reduceByKey() 中的宽依赖划分作业的阶段。
3. 任务调度
TaskScheduler 负责将 DAG Scheduler 划分的任务调度到集群中的 Executor 节点进行执行。TaskScheduler 会根据以下因素来调度任务：
- 资源情况：任务需要根据集群中可用资源（如 CPU、内存等）进行调度。
- 数据本地性：Spark 会尽量将任务调度到本地节点上执行，以减少网络传输开销。任务如果需要远程访问数据，可能会导致性能下降。
- 任务重试：如果某些任务失败，TaskScheduler 会根据配置的重试策略重新调度任务。
举例：如果集群中某个节点负载较轻，TaskScheduler 会将任务调度到该节点上执行，从而提高任务执行的效率。
4. 任务执行
任务会在 Executor 中的各个计算节点上并行执行。每个任务会处理一个数据分区，执行任务时会进行数据转换（如 map()、filter() 等）或聚合（如 reduce()）。在执行过程中，如果某个任务失败，Spark 会根据任务的血统（lineage）信息进行重试。
举例：在进行聚合操作时，Executor 会读取各个数据分区并执行相应的计算任务，将结果返回到 Driver 或其他 Executor 节点。
5. 结果返回
当所有任务完成后，Spark 会将计算结果合并并返回给用户。如果是行动操作（如 collect()），Spark 会将所有节点计算的结果收集到驱动程序，并返回给用户。如果是保存操作（如 save()），计算结果会被写入到外部存储系统，如 HDFS 或数据库。
举例：如果用户执行了 collect() 操作，Spark 会将集群中所有节点的结果收集到驱动程序并返回给用户；如果是 saveAsTextFile() 操作，结果会被保存到 HDFS 中。
总结
Spark 的作业调度涉及多个重要的步骤：作业提交、DAG 构建与阶段划分、任务调度、任务执行和结果返回。通过 DAG Scheduler 将作业划分为多个阶段，TaskScheduler 将任务高效地调度到集群中执行，Executor 执行具体任务并存储结果，最后将计算结果返回给用户或写入外部存储。整个过程通过并行计算、动态调度和容错机制，实现了大规模数据处理任务的高效执行。
