简述Spark client提交application后，接下来的流程 ？
参考回答
在Spark中，客户端（Spark Client）提交一个应用程序（Application）后，整个作业的执行流程包括多个阶段，主要流程如下：
- 提交Application：Spark客户端通过
SparkContext将作业（Application）提交给集群的集群管理器（如YARN、Mesos、Kubernetes）。 - 集群管理器分配资源：集群管理器负责接收并调度Spark应用程序，根据集群资源情况为任务分配Executor。
- 启动Executor：集群管理器会启动Executor，并将Executor分配给Spark的Driver程序。
- DAGScheduler划分作业阶段：Driver程序的DAGScheduler将作业划分为多个Stage，并为每个Stage生成任务（Task）。
- TaskScheduler调度任务：TaskScheduler负责将任务分配给Executor进行执行，并监控任务的执行状态。
- 任务执行与监控：Executor执行任务，运行计算操作，生成输出，并报告状态给Driver。
- 结果收集：任务完成后，结果通过集群管理器返回给Driver程序，最终完成作业。
详细讲解与拓展
- 提交Application（客户端提交作业）：
- Spark应用程序在客户端上启动后，客户端会创建一个
SparkConf对象来配置作业的相关参数，如集群类型、资源需求等。 - 客户端通过
SparkContext提交应用程序，并请求集群管理器分配资源。
- Spark应用程序在客户端上启动后，客户端会创建一个
- 集群管理器分配资源：
- 集群管理器（如YARN、Mesos、Kubernetes等）接收到作业请求后，负责在集群中分配Executor资源。集群管理器会为每个Spark作业分配适当的Executor，并启动Driver程序。
- 集群管理器的工作主要是进行资源的调度与管理，确保作业能够在集群中顺利运行。
- 启动Executor：
- 集群管理器根据资源需求启动一个或多个Executor。Executor是Spark应用程序的计算资源，每个Executor负责执行任务并保存中间结果。
- 每个Executor会在集群中的一个节点上运行，并由Driver程序管理。
- DAGScheduler划分作业阶段：
- Driver程序中的DAGScheduler负责将整个作业分解成多个Stage。每个Stage由多个可以并行执行的任务组成，Stage之间的划分主要基于数据的依赖关系。
- DAGScheduler会创建DAG（有向无环图），并根据Stage的依赖关系，决定执行顺序。
- TaskScheduler调度任务：
- DAGScheduler将每个Stage划分为若干个任务后，TaskScheduler负责将这些任务调度到Executor上进行执行。
- TaskScheduler会考虑Executor的可用资源，并决定将任务分配到哪个Executor上。任务可能是计算任务或Shuffle任务。
- 任务执行与监控：
- Executor接收到任务后，会在本地执行计算，并进行数据处理。任务执行的过程中，Executor会向Driver报告任务的执行进度、状态等信息。
- 如果任务执行失败，TaskScheduler会根据策略进行任务重试，直到任务成功执行。
- 结果收集：
- 任务执行完成后，Executor将结果传回给Driver程序。如果有Shuffle操作，数据会在Executor之间进行传输。
- 最终，Driver程序收集所有任务的结果，完成整个作业的执行。
总结
客户端提交Spark应用后，作业经历了集群资源分配、任务调度、任务执行等多个阶段。在集群管理器分配资源后，Driver通过DAGScheduler划分作业阶段，并由TaskScheduler调度任务到Executor上执行。任务执行完成后，结果会返回给Driver，整个作业完成。