被百度大佬深深折服,回头重新复习一遍spark
少年阿宏版超详细理解spark任务执行的过程,不喜勿喷

Driver就是我们写的spark程序,打成jar包后通过spark-submit来提交.-------少年阿宏
standalone模式下:
driver进程启动后,首先会构建sparkcontext，sparkcontext主要包含两部分：DAGScheduler和 TaskScheduler,然后TaskScheduler会寻找集群资源管理器(Master/Worker)的Master节点，Master节点接收到ApplicationMaster的注册请求后，通过资源调度算法，在自己的集群的worker上启动Executor进程,启动的executor也会反向注册到TaskScheduler(SchedulerBackend)上.Driver等待资源满足，执行main函数，Spark的查询为懒执行，当执行到 action 算子时才开始真正执行，开始反向推算,一个Action算子触发一个job，并交给DAGScheduler来处理.
DAGScheduler主要做两个部分的事情：
①将1个job切分成多个stage.DAGScheduler会根据RDD的血缘关系构成的DAG从后往前，由最终的RDD不断通过依赖回溯判断父依赖是否是宽依赖，遇到一个shuffle就划分一个Stage，将一个Job划分为若干Stages.无shuffle的称为窄依赖，窄依赖之间的RDD被划分到同一个Stage中。划分的Stages分两类，一类叫做ResultStage，为DAG最下游的Stage，由Action方法决定，另一类叫做ShuffleMapStage，为下游Stage准备数据。
②将stage打包成Taskset提交.一个Stage如果没有父Stage，那么从该Stage开始提交，父Stage执行完毕才能提交子Stage。Stage提交时会将Task信息（分区信息以及方法等 一个Partition对应一个Task）序列化并被打包成TaskSet交给TaskScheduler，，另一方面TaskScheduler会监控Stage的运行状态，只有Executor丢失或者Task由于Fetch失败才需要重新提交失败的Stage以调度运行失败的任务，其他类型的Task失败会在TaskScheduler的调度过程中重试。
TaskScheduler.TaskScheduler将接收的TaskSet封装为TaskSetManager(一对一)加入到调度队列中。一个TaskSet含有n多个task信息，这些task都是同一个stage的。TaskScheduler初始化后会启动SchedulerBackend，它负责跟外界打交道，接收Executor的注册信息，并维护Executor的状态.SchedulerBackend监控到有资源后，会询问TaskScheduler有没有任务要运行，TaskScheduler会从调度队列中按照指定的调度策略选择TaskSetManager去调度运行。TaskSetManager按照一定的调度规则一个个取出task给TaskScheduler，TaskScheduler再交给SchedulerBackend去发到Executor上执行。Task被提交到Executor启动执行.Executor进程内部会维护一个线程池，Executor每接收到一个task，都会用TaskRunner封装task，然后从线程池中取出一个线程去执行taskTaskRunner主要包含两种task：ShuffleMapTask和ResultTask，除了最后一个stage是ResultTask外，其他的stage都是ShuffleMapTask.Executor会将执行状态上报给SchedulerBackend，SchedulerBackend则告诉TaskScheduler，TaskScheduler找到该Task对应的TaskSetManager，并通知到该TaskSetManager.这样TaskSetManager就知道Task的运行状态.对于运行失败的Task，TaskSetManager会记录它失败的次数，如果失败次数还没有超过最大重试次数，那么就把它放回待调度的Task池子中等待重新执行，当重试次数过允许的最大次数，整个Application失败。在记录Task失败次数过程中，TaskSetManager还会记录它上一次失败所在的ExecutorId和Host，这样下次再调度这个Task时，会使用黑名单机制，避免它被调度到上一次失败的节点上，起到一定的容错作用。

yarn-client模式下:
在YARNClient模式下，Driver在任务提交的本地机器上运行，Driver会向ResourceManager申请启动ApplicationMaster，随后ResourceManager分配container，在合适的NodeManager上启动ApplicationMaster，此时的ApplicationMaster的功能相当于一个ExecutorLaucher，只负责向ResourceManager申请Executor内存。ResourceManager接到ApplicationMaster的资源申请后会分配container，然后ApplicationMaster在资源分配指定的NodeManager上启动Executor进程，Executor进程启动后会向Driver反向注册。另外一条线，Driver自身资源满足的情况下，Driver开始执行main函数，之后执行Action算子时，触发一个job，并根据宽依赖开始划分stage，每个stage生成对应的taskSet，Executor注册完成后，Driver将task分发到各个Executor上执行。(具体细节见上)

yarn-cluster模式下:
在 YARN Cluster 模式下，任务提交后会和 ResourceManager 通讯申请启动ApplicationMaster，随后 ResourceManager 分配 container，在合适的 NodeManager上启动 ApplicationMaster，此时的ApplicationMaster 就是 Driver。Driver 启动后向 ResourceManager 申请 Executor 内存，ResourceManager会分配container，然后在合适的 NodeManager 上启Executor 进程，Executor 进程启动后会向 Driver 反向注册。另外一条线，Driver自身资源满足的情况下，开始执行main函数，之后执行Action算子时，触发一个job，并根据宽依赖开始划分stage，每个stage生成对应的taskSet，Executor注册完成后，Driver将task分发到各个Executor上执行。—少年阿宏