Spark运行机制

1.驱动器（driver）应用程序的入口，执行用户编写的用来创建的SparkContext，创建RDD以及RDD之间的转换操作的代码（触发action）

2.RDD的创建和RDD之间的转换就是有向无环图（DAG），将有向无环图发送给DAGScheduler

3.DAGScheduler通过血统（款依赖，窄依赖）划分stage，并将stage组合成TaskSet(任务数)发送给TaskScheduler

4.通过TaskScheduler将TaskSet转换为Task任务，将任务添加到任务队列中提交给SchedulerBackend进行资源分配和任务调度

5.调度器给Task分配Executor，执行任务

                                    Spark调度管理

1.job(作业)：有一个RDD Action生成的一个或多个阶段的所组成的 一次计算作业

2.TaskSet(任务集):由一组关联的，但互相之间没有shuffle依赖关系的任务所组成的任务集

3.Stage(阶段):如果遇到shuffle阶段结束

4.Task(任务)：每个分区数据的最小处理单元

5Application(应用程序):Spark应用程序，有一个或多个作业组成