简述DAGScheduler、TaskScheduler、SchedulerBackend实现原理 ？
在 Spark 中，调度系统是由三个主要组件构成的：DAGScheduler、TaskScheduler 和 SchedulerBackend。这些组件共同工作，确保 Spark 作业的任务有效且高效地在集群中执行。
- DAGScheduler
- 作用：
DAGScheduler是 Spark 的高级调度层。它负责将用户程序转换成的 DAG 分解成多个 Stage，并决定每个 Stage 的任务（Task）的执行顺序。 - 实现原理：
- 当一个 Action 操作触发时，
DAGScheduler接收到一个 Job，并将它分解成多个 Stage（基于 Shuffle 边界）。 - 对于每个 Stage，
DAGScheduler会生成一个任务集合（TaskSet）。 DAGScheduler负责处理失败的任务和重新提交任务。- 它还会处理延迟调度和优先级调度等高级特性。
- 当一个 Action 操作触发时，
- TaskScheduler
- 作用：
TaskScheduler是低级调度层，负责将任务（Task）分配到集群中的不同执行器（Executor）上执行。 - 实现原理：
TaskScheduler接收来自DAGScheduler的任务集合（TaskSet）。- 它负责将这些任务调度到合适的 Executor 上执行。
TaskScheduler还处理任务的重试、任务的公平调度和任务优先级等。
- SchedulerBackend
- 作用：
SchedulerBackend是与集群管理器（如 YARN、Mesos 或 Kubernetes）通信的接口。 - 实现原理：
SchedulerBackend负责与集群管理器交互，例如申请资源、启动 Executor 等。- 它是
TaskScheduler的后端实现，实际执行TaskScheduler分配的任务。 - 根据不同的集群管理器，
SchedulerBackend有不同的实现。例如，YarnSchedulerBackend用于 YARN 集群。
整体流程：
- 当一个 Spark 作业开始执行时，
DAGScheduler将作业划分为多个 Stage。 - 对于每个 Stage，
DAGScheduler创建一个 TaskSet 并将其传递给TaskScheduler。 TaskScheduler负责将这些任务调度到 Executor 上执行。SchedulerBackend负责管理 Executor 和与集群管理器的交互。
这个设计使 Spark 能够在不同的集群管理器上运行（如 YARN、Mesos），同时提供高效的任务调度和容错机制。通过将调度过程分层，Spark 能够灵活地优化作业执行并适应各种集群环境。