RDD之collect方法执行的过程

首先来看一张图：

spark集群中有master节点和Worker节点，master节点负责任务调度，worker节点负责计算。

当集群启动时，worker节点会向master注册，并且定期向master发送心跳。

当我们向集群提交任务时，会启动一个进程spark-submit,这个进程也叫做driver。这个进程先要连接master，然后master会通过注册信息找到合适的worker节点去计算这个任务。这里所谓合适的worker节点，就是内存满足条件的，如果集群中没有内存满足条件的worker，那么这个任务就提交不上去了。

当找到合适的worker节点后，worker节点就会启动executor（进程），然后executor会通过master，worker节点知道driver的位置，然后和driver进行通信。

driver端会根据我们写的业务逻辑，切片，生成task，然后将这些task（是一个实例对象）分发给executor去执行，task中记录着计算逻辑，分区中记录着将来要从哪里读取数据。

executor要通过网络把数据读过去进行计算，（如果数据量很大，他会边读边计算），在executor中，task会将数据进行计算，计算的结果在worker上。

当执行collect时，driver端会将worker上的计算结果通过网络收集回去，放到Array中。（在存放到Array中的时候，会根据分区编号的顺序进行存放）

注意

在我们平时应用过程中，我们通常要把计算好的数据存放到HDFS，数据库中，如果我们都要先将数据汇总到driver端再存到数据库，那么当数据量很大的时候，driver端就会存放不下。所以我们应该直接把executor上计算好的数据保存进数据库。

在开发过程中，我们要尽可能使用foreach和foreachPartition方法，详细讲解请看博客：
https://blog.csdn.net/weixin_43866709/article/details/88667288