day23：从物理执行的角度透视Spark Job
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Scheduler Optimizations
本次学习内容：1、再次思考pipeline
2、宅依赖物理执行内幕
3、宽依赖物理执行内幕
4、Job提交流程
一：再次思考pipeline
即使采用pipeline的方式，函数f对依赖的RDD中的数据的操作也会有2种方式：
1：f(record), f作用于集合的每一条记录，每次只作用于一条记录
2、f(redord), f一次性作用于集合的全部数据。
spark采用的是第一种方式，原因：
1、spark无需等待，可以最大化的使用集群计算资源。
2、减少OOM的发生
3、最大化的有利于开发
4、可以精准的控制每一个Partition本身（Dependency）及内部的计算（computer）
5、基于lineage的算子流动函数式编程，节省了中间结果的产生，并可以最快的恢复
疑问：会不会增加网络通信？当然不会， 因为在pipeline
二： 思考Spark Job 具体的物理执行
Spark Application 里面可以产生1个或者多个job,例如spark-shell默认启动的时候内部就没有Job，只是作为资源的分配程序，可以在spark-shell里面写代码
产生若干个Job，普通程序中一般而言可以有不同的Action，每一个Action一般也就触发一个/job.
Spark 是 MapReduce思想的一种更加精致和高效的实现，MapReduce有很多具体不同的实现，例如Hadoop 的Mapreduce基本计算流程如下
：首先是以JVM为对象的并发 执行Mapper，Mapper中map的执行会产生输出数据，输出数据会经过Partition指定的规则放在Local FileSystem中，然后
经由Shuffle、 sort、Aggreate变成Reducer中的reduce的输入，执行reduce产生最终的执行结果：Hadoop Mapreduce执行的流程虽然很简单，但是过于死板，尤其
在构造复杂算法（迭代）的时候非常不利于算法的实现。且执行效率极为低下。
Spark算法构造和物理执行是最基本核心算法：最大化pipeline!
基于Pipeline的思想，数据被使用的时候才开始计算，从数据流动的角度来讲，是数据流动到计算的位置！！！实际上从逻辑的角度来看， 是算子在数据上流动。
从算法构建的角度而言：肯定是算子作用于数据，所以是算子在数据上流动,方便算法的构建！
从物理执行的角度而言：是数据流动到计算的位置。
对于pipeline而言，数据计算的位置就是每个Stage中最后的RDD, 每个Stage中除了最后一个RDD 算子是真实的外，前面的算子都是假的。
由于计算的Lazy特性，导致计算从后往前回溯形成Computing Chain，导致的结果就是需要首先计算出具体一个Stage内部左侧的RDD中本次计算依赖的Partiton。
三：窄依赖的物理执行内幕
1、 一个Stage内部的RDD都是窄依赖，窄依赖计算本身是逻辑上看是从Stage内部最左侧的RDD开始立即计算的，根据Computing Chain，数据
从一个计算步骤流动到下一个结算步骤，以此类推（算的时候从前往后）， 直到计算到Stage内部的最后一个RDD产生计算结果。
Computiing Chain 的构建是从后往前回溯构建而成，而实际的物理计算则是让数据从前往后在算子上流动，直到流动到不能在流动位置才开始计算下一个Record。这就导致一个美好的结果，后面的RDD 对前面RDD的依赖虽然是Partition级别数据集合的依赖，但是并不需要父RDD把partition中所有Records计算完毕才整体往后流动数据进行计算，这就极大的 提高了计算速率！
四： 宽依赖物理执行内幕
提示：写代码的时候尽量减少宽依赖
必须等待依赖的父Stage中的最后一个RDD把全部数据彻底计算完成，才能够经过shuffle来计算当前的Stage
遇到 shuffle级别的就是形成stage
所有依赖父Stage，是拿所有Stage的数据还是拿一部分数据：拿一部分数据，算一部分。
计算数据是从Dependency来的;
spark作业提交都是触发Action
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