简述Spark client提交application后，接下来的流程？

Spark 0 102

当在Spark中使用客户端提交application（应用程序）时，整个过程遵循一系列步骤，从初始化到执行计算。这里是提交application后的一般流程：

提交Application：
- 用户通过spark-submit命令行工具提交application。这个命令包含了Spark作业的所有必要信息，包括主程序的位置、所需的任何依赖、资源需求（如内存和CPU核心数）等。
启动SparkContext：
- 在application的代码中，首先会创建一个SparkContext对象。SparkContext是与Spark集群通信的主要入口。它告诉Spark如何访问集群，并提交作业。
连接到集群管理器：
- SparkContext会连接到一个集群管理器（Cluster Manager）。集群管理器负责资源的分配，可以是Standalone、YARN或Mesos。用户在提交application时指定使用哪个集群管理器。
资源分配：
- 集群管理器根据application的资源请求（如执行器数量、内存大小等）来在集群中分配资源。资源分配后，集群管理器会启动相应的执行器（Executors）。
任务分配和执行：
- SparkContext将应用程序代码发送到执行器。然后，它将application分解成一系列的任务，并将这些任务分配给执行器去执行。
- 这些任务是按照DAG（Directed Acyclic Graph）的顺序来进行的，DAGScheduler将作业划分为不同的Stage，而Stage中的任务被分配到不同的执行器上。
任务执行：
- 执行器开始执行任务。每个执行器在其分配的资源内运行多个任务。任务执行涉及到读写数据，执行计算等操作。
数据Shuffling：
- 在需要的情况下（例如，进行reduceByKey操作），执行器之间可能会进行数据shuffle，这是一个涉及网络传输的过程。
任务完成：
- 随着各个Stage的任务完成，最终的结果会被传回给SparkContext。如果是行动操作（action），比如collect，结果会返回给客户端程序；如果是转换操作（transformation），结果会用于下一个Stage的计算。
关闭SparkContext：
- 一旦所有任务完成，SparkContext会关闭连接，并且释放向集群管理器申请的资源。

注意点：

在整个过程中，DAGScheduler和TaskScheduler在Spark内部负责任务的调度。
错误处理和任务重试也会在这个过程中自动处理，以确保作业尽可能顺利完成。
用户可以通过Spark UI来监控作业的执行情况，包括各个任务的进度、资源使用情况等。

通过这个流程，Spark有效地管理资源，执行计算任务，并最终完成用户提交的应用程序。

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