简述Spark提交job的流程 ？
参考回答
Spark 提交作业（job）的流程可以简要概括为以下几个步骤：
- 编写 Spark 应用程序：用户编写 Spark 应用程序，通常是通过
SparkContext和RDD操作来定义计算任务。 - 提交作业：用户通过
spark-submit命令提交作业到 Spark 集群。spark-submit负责将应用程序的 JAR 文件和配置参数发送到集群。 - Driver 启动：
spark-submit会启动 Driver 程序，Driver 负责协调作业的执行。 - 资源申请：Driver 向集群的资源管理器（如 YARN、Mesos 或 Spark Standalone）请求资源，资源管理器分配 Executor 节点。
- Task 分配：Driver 将应用程序的任务划分为多个 Stage 和 Task，并将任务分配给 Executor 执行。
- 任务执行：Executor 执行任务，计算数据并将结果返回给 Driver。
- 结果返回：任务执行完成后，Driver 获取计算结果并处理，最终返回给用户或者存储到外部存储系统（如 HDFS）。
- 资源释放：当作业完成后，Executor 和 Driver 会释放所占用的资源，作业结束。
详细讲解与拓展
1. 编写 Spark 应用程序
- 在编写 Spark 应用程序时，用户通常需要创建一个
SparkSession或SparkContext来初始化 Spark 集群环境。然后，通过操作RDD或DataFrame来定义数据处理的逻辑和任务。 - 示例：
“`python
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("Spark Job Example").getOrCreate()
rdd = spark.sparkContext.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])
result = rdd.reduce(lambda x, y: x + y)
print(result)
“`
2. 提交作业
- 提交作业时，用户通过
spark-submit命令将编写好的 Spark 应用程序提交给集群执行。spark-submit会指定相关参数，如集群模式（yarn、spark）和资源配置（如内存、CPU 等）。 - 示例：
./bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster app.jar
3. Driver 启动
- Spark 应用程序的 Driver 程序会启动，并开始协调作业的执行。Driver 程序是整个 Spark 作业的控制中心，负责调度任务、维护作业的执行状态，并收集结果。
- 重要概念：Driver 包含了 Spark 作业的入口点，通常包括执行逻辑、任务调度以及最终结果的收集。
4. 资源申请
- Driver 向集群的资源管理器（如 YARN、Mesos 或 Spark Standalone）请求资源。在 Spark on YARN 模式下，Driver 会向 YARN 的 ResourceManager 申请 Executor 的资源；在 Spark Standalone 模式下，Master 节点会分配资源。
- 资源管理器 会根据集群的资源情况分配 Executor 执行任务。
5. Task 分配
- 一旦资源分配完成，Driver 会将作业拆分成多个 Stage，并进一步将每个 Stage 划分为多个 Task。每个 Task 是一个可以独立执行的最小计算单元。
- Driver 根据资源调度和数据的分布情况，将 Task 分配给不同的 Executor 执行。
6. 任务执行
- Executor 接收到任务后，开始执行任务计算。Executor 可以在集群中的多个节点上并行执行 Task。执行过程包括数据的读取、计算、存储和传输等。
- Executor 会定期向 Driver 汇报任务的执行进度。
7. 结果返回
- 当所有任务执行完成后，Executor 将结果返回给 Driver，Driver 将各个 Task 的结果进行汇总。如果作业最终需要将结果写入外部存储（如 HDFS、数据库等），Driver 会将结果存储到指定位置。
8. 资源释放
- 在作业完成后，Driver 和 Executor 会释放所占用的计算资源，资源管理器会重新分配这些资源以供其他作业使用。
总结
Spark 提交作业的流程从编写 Spark 应用程序开始，用户通过 spark-submit 提交作业，Driver 启动后请求资源并调度任务。任务被拆分为多个 Stage 和 Task，Executor 执行任务并返回结果。最后，作业完成后，资源被释放。这一流程体现了 Spark 高效的分布式计算和资源管理能力，使得大规模数据处理成为可能。