大数据修行
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spark 运行架构

1.为应用构建基本运行环境，Driver 创建SparkContext进行资源的申请，任务的分配，监控。
2.ClusterManager为Executor分配资源，并且启动Executor。
3.SparkContext根据Rdd的依赖关系构建DAG图，DAG图提交给DAGScheduler解析为Stage，然后把TaskSet提交给TaskScheduler解析。Executor向SparkContext申请Task，TaskScheduler将Task发送给Executor运行并提供应用程序代码。
4.Task在Executor上运行，将计算结果发送给TaskScheduler然后，然后发送给DAGScheduler,运行完毕之后写入数据并释放所有资源。


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