spark作业的整体执行流程

Spqrk 作业的整体执行过程：
1：启动spark集群，就是spark的start-all.sh脚本来启动spark中的master和worker节点启动了一个
对应的master进程和worker进程
2：当worker进程启动起来之后 向master进程发送注册信息，所以worker是一个基于AKKA，actor的事件驱动模型
master也是一个基于AKKA Actor的事件驱动模型
3：当worker向master注册成功之后，worker要不断的向master发送心跳包，去监听主节点是否存在，就是基于
AKKA Actor的事件驱动模型
4：Driver向spark集群提交作业，就是向master提交作业，其实说白了就是通过基于AKKA Actor的事件驱动模型
向我们的master发送一个RegisterApplication的case class，注册我们的spark应用需要的资源。说白了就是
向master申请运行程序所需要的资源
5：master其实就是一个基于AKKA Actor的事件驱动模型进程，当收到Driver提交的作业请求之后向worker节点
指派相应的作业任务。就是在对应的worker节点上启动对应的executor进程
6：当worker节点接收到master节点启动executor任务之后就启动对应的executor进程，向master汇报启动成功
，可以接收任务
7：当executor进程启动之后，就向driver进程反向注册，基于AKKA Actor的事件驱动模型，告诉Driver
谁可以接收任务，执行spark作业、
8：Driver接收到注册之后，就知道了向谁发送spark作业，那么这样在spark集群中就有一组独立的executor
进程为该driver服务
9：该sparkcontext中非常核心的组件出场了–DAGScheduler，DAGScheduler根据我们编写的spark作业逻辑
将spark作业分成若干个阶段stage然后为每一个阶段组装一批task组成taskset；然后将这些
DAGScheduler组装好的taskset交给taskscheduler，由taskscheduler将这些任务分发给对应的executor
10：当executor进程接收到driver发送过来的taskset之后 进行反序列化，然后将这些task封装进一个
叫taskrunner的线程中，然后放到本地线程池中，调度我们的作业执行