Spark作业基本运行原理

当我们使用spark-submit提交一个Spark任务后，这个任务就会启动一个对应的Driver进程，然后根据你设置的部署模式（deploy-mode）的不同，Driver进程可能在本地启动，也可能在集群的某个工作节点上启动。Driver进程本身会根据我们设置的参数，占用一定的内存、CPU和core。当Driver进程启动后，它首先会向集群管理器（可以是Spark Standalone集群，也可以是其他的资源管理集群，美团•大众点评使用的是YARN作为资源管理集群）申请运行Spark任务所需要的资源，即Executor进程，yarn集群管理器会根据我们提交Spark任务时设置的资源参数，在各个工作节点上启动一定数量的Executor进程，每个Executor进程都占有一定数量的内存、CPU和core。

在申请到任务执行所需的资源后，Driver进程就开始调度和执行我们提交的代码了，Driver进程会将我们提交的Spark代码拆分成多个stage，每个stage执行代码的一部分片段，并为每个stage分配一批task，然后将这些task分配到各个Executor进程中执行。task是最小的计算单元，负责执行一模一样的计算逻辑（即我们自己编写的某个代码片段），只是每个task中处理的数据不同而已，一个stage中的所有task任务执行完成后，会在各个节点的本地磁盘中文件中写入中间的计算结果，然后Driver就会调度执行下一个stage，下一个stage的输入数据就是上一个stage输出的中间结果，如此循环往复，直到将我们自己编写的代码逻辑全部执行完，并且计算完所有的数据，得到我们想要的结果为止。

Spark是根据shuffle类算子来进行stage的划分。如果我们的代码中执行了某个shuffle类算子（比如reduceByKey、join等），那么就会在该算子处，划分出一个stage界限来。可以大致理解为，shuffle算子执行之前的代码会被划分为一个stage，shuffle算子执行以及之后的代码会被划分为下一个stage。因此一个stage刚开始执行的时候，它的每个task可能都会从上一个stage的task所在的节点，去通过网络传输拉取需要自己处理的所有key，然后对拉取到的所有相同的key使用我们自己编写的算子函数执行聚合操作（比如reduceByKey()算子接收的函数）。这个过程就是shuffle。

当我们在代码中执行了cache/persist等持久化操作时，根据我们选择的持久化级别的不同，每个task计算出来的数据也会保存到Executor进程的内存或者所在节点的磁盘文件中。

因此Executor的内存主要分为三块：第一块是让task执行我们自己编写的代码时使用，默认是占Executor总内存的20%；第二块是让task通过shuffle过程拉取了上一个stage的task的输出后，进行聚合等操作时使用，默认也是占Executor总内存的20%；第三块是让RDD持久化时使用，默认占Executor总内存的60%。

task的执行速度是跟每个Executor进程的CPU core数量有直接关系的。一个CPU core同一时间只能执行一个线程。而每个Executor进程上分配到的多个task，都是以每个task一条线程的方式，多线程并发运行的。如果CPU core数量比较充足，而且分配到的task数量比较合理，那么通常来说，可以比较快速和高效地执行完这些task线程。