本篇文章给大家分享的是有关如何解析Spark集群和任务执行过程，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。
Spark集群组件
Spark基本执行流程
以StandAlone运行模式为例：
3.Worker启动Executor，Worker创建ExecutorRunner线程，ExecutorRunner会启动ExecutorBackend进程，Executor和Driver进行通信（任务分发监听等）
笔者强调：
Driver端进行的操作
SparkContext构建DAG图
DAGScheduler将任务划分为stage、为需要处理的分区生成TaskSet
TaskScheduler进行task下发
资源划分的一般规则
获取所有worker上的资源
按照资源大小进行排序
按照排序后的顺序拿取资源
轮询
Spark不同运行模式任务调度器是不同的，如Yarn模式：yarn-cluster模式为YarnClusterScheduler，yarn-client模式为YarnClientClusterScheduler
以上就是如何解析Spark集群和任务执行过程，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注亿速云行业资讯频道。
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