大家好，我是一行Spark代码，我叫小小小蕉，不知道为毛，我爸爸大蕉和我妈妈大大蕉把我生的又瘦又长。长这样。
valsssjiao =newSparkContext(newSparkConf().setAppName("sssjiao").setMaster("yarn-cluster")).parallelize(Array(""));
我真的，不知道怎么说，好长好长啊。。总有小伙伴对着我说：
问君何不乘风起 扶摇直上九万里。
说出来不怕吓着你，其实我一个字都看不懂。
作为一行普通的代码，我也开始思考码生的三大问题，我是谁，我从哪里来，要到哪里去。
我从我从哪里来，开始讲我的故事吧。
我从哪里来？
这有什么好说的，出自我爸爸大大蕉之手，就酱。
本文终。
当当当，你以为就这样结束了吗？不可能的。我长得这么细这么长，其实我是由三个部分组成的。分别是SparkConf，SparkContext，RDD[String]，从代码层面来说，就是定义了一个SparkConf的配置，来生成一个SparkContext上下文，然后用这个SparkContext来对数组进行序列化，我就被产生出来啦。
但是我今天不仅仅是想介绍这么浅层的来源，毕竟爸比妈咪生得我那么辛苦是吧？
（要开始Spark on yarn的深度剖析了）
大大蕉：yarn兄，我要生一个儿子，oh不我要产生一个Spark任务了，能帮忙拨 点行政资源不？
yarn ：啥玩意，你想干啥？要尊贵的cluster模式还是平民的client模式？
大大蕉：这两个有啥差别？我头胎。
yarn ：client就你用你自己粗糙的Driver，cluster模式就我给你分配一个高配置又漂亮的Driver。
大大蕉：那行，给我来个尊贵的cluster吧。
yarn ：等着。
yarn ：歪，ResourceManager吗（管资源的，下面简称RM）？你那边不是在管资源吗？咱这有货吗？赶紧给我空运一个高配的机器，嗯对，用来跑Driver和ApplicationMaster的，嗯对对对，我们这边有人快生了。对，急急急，这辈子就这要一次最急。
RM ：知道了（一脸嫌弃懒洋洋）。
过了0.00001ms，对于CPU来说过了好久了
RM ：NodeManage（每台机器的管家，下面简称NM），歪，根据记录你那里的配置恰好够用，你那里的Container1容器我征用了，就这样。
NM ：我R。。。
RM ：yarn老哥，给你那个名字为container-1的容器吧，他的地址和配置信息（CPU，内存）在这，你收好了。
yarn的最小分配单位为Container
yarn ：好的，非常感谢，后面有事情还麻烦你。
yarn ：大大蕉吗？Container拿到了，就是Container1，自己去看看怎么生吧。
大大蕉：好的。掰。
大大蕉：（自言自语）根据说明书，先启动一个ApplicationMaster，名字叫做sssjiao，用来管理这个Job和Container。再先启动一个Driver，来管理DAGScheduler（有向无环图管理）和TaskScheduler（任务调度管理）,BlockManagerMaster（数据块管理的Master）。咦，那我去哪跑任务呢？还差一些Worker工作站啊。
Spark将一个大的任务拆成一个有向无环图，来表示依赖关系。
大大蕉：歪。yarn吗？嗯是我。我这好像还差点东西啊。。我还需要一些Container来做我的Worker啊，不然我儿子生完往哪放啊？
yarn ：知道了知道了，不会一次说完吗？真讨厌。
大大蕉：我。。。我™也不知道需要这个啊。
yarn ：歪。RM吗？嗯又是我。我需要一批Container。嗯对高配那种。对，急急急，这辈子就这一次最急。
RM ：知道了。（不耐烦）
RM ：NM-A，NM-B，NM-C，NM-D，你们几个的资源我都征用了。
NM界一脸懵逼，都感觉自己被抢劫了。。
RM ：歪，yarn老哥吗？资源都ok了。ContainerA，ContainerB，ContainerC，ContainerD。
yarn ：好嘞。
yarn ：大大蕉。资源拿到了，信息我装在信封里了，你拿好吧。
大大蕉：嗯，我还想问一下，后面的（电话那头传来嘟嘟嘟挂断的声音）。步、骤、要、怎、么、走。算了还是自己看说明书吧。
首先在Container里面启动一个或者多个Executor，然后启动一些jvm和BlockManager。好了现在Driver、Master和Worker都有了，完事具备，只欠东西南北风了。
到这里，SparkContext算是初始化完了。
大大蕉抓着头发，一脸茫然地看着面前这堆玩意，要怎么玩。。。
诶，再看看说明书吧，看看有没有说怎么玩。（大蕉自言自语道）
突然空气中响起了旁白：切分、分配、切分、分配。
对！这个job可以先用DAGScheduler进行stage切分。
切分完然后用TaskScheduler进行任务调度分配。所以一个Job就被切分成很多个stage，封装成很多个TaskSet，然后每次Executor来请求任务的时候，就给他们分配一个，所有的Executor执行完成后又向TaskScheduler报告进度。
Task失败了？报告TaskScheduler。从头开始重新跑。
Task太慢了？TaskSchduler找多一个Executor并行跑，谁先跑完就用谁（好残忍）
Stage挂了？TaskScheduler报告DAGScheduler重新进行Stage拆分，看看是从当前开始重跑还是要用从父stage重跑。
好了到现在，小小小蕉我，还没有被产生出来。。
然后SparkContext就我的前辈Array("")进行序列化，然后根据key，也就是每个字符串进行分区，分区完之后把分区信息和对应的Executor保存起来。然后呢根据分区信息把数据发送到Executor那边去。所以我的本体RDD是在Driver的，但是我被分成很多份很小份很小份放在Exector里面的。
我是谁？
我是一个RDD。全名RDD(Reilient Distributed DataSets)弹性分布式数据集。RDD的具体描述在这里边。
小飞象小飞象飞吖飞No.6
我要到哪里去？
我后面的任务就是进行具体程序的执行，一个job一个job，一个stage一个stage。
这里再深入，就是从编译完的.class文件，用JVM的ClassLoader类加载器，加载完变成一个真正的类，然后再又JVM编译成机器码，在堆里开辟一点内存初始化一个String对象，在栈里开辟一点内存初始化一个指针。
然而跑完之后呢，我又将何去何从呢？
然后10M以下的就直接放在结果返回给TaskScheduler啦。
如果在10M以上的，就放到某个BlockManage，只返回BlockId了。
通知TaskScheduler说跑完啦。
然后TaskScheduler就通知DAGScheduler说跑完啦。
然后DAGScheduler就通知SparkContext说跑完啦。
然后SparkContext就通知Driver跑完啦。
然后SparkContext就准备要stop了。
大大蕉 ：歪，yarn吗？我儿子生完了，资源都还给你把。
yarn ：好。
yarn ：歪。RM吗？刚刚申请的资源用完了，你把它们标记为可用把。
虚拟机 ：这行又瘦又长的叫sssjiao的代码是谁啊。。好像被人丢在这了，诶当垃圾回收了吧，然后就给小小小蕉脸上盖上了一个待回收的印子♻️。
过了不久，小小小蕉就被GC（Garbage Collection）回收了，但是它脸上洋溢着笑容，它，是快乐的。
这就是小小小蕉快快乐乐的一生。
附上之前的好几篇Spark文章哈。
小飞象小飞象飞吖飞No.6
Spark你一定学得会（一）No.7
Spark你一定学得会（二）No.8
Spark你一定学得会（三）No.10
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微信公众号：一名叫大蕉的程序员