这篇文章主要介绍 spark 的相关名词概念，和作业的执行流程，任务分配，希望通过这篇文章可以帮助大家对 spark 有一个更深层次的的理解。
名词解释：
1. Standalone模式下存在的角色。
Client：客户端进程，负责提交作业到Master。
Master：Standalone模式中主控节点，负责接收Client提交的作业，管理Worker，并命令Worker启动Driver和Executor。
Worker：Standalone模式中slave节点上的守护进程，负责管理本节点的资源，定期向Master汇报心跳，接收Master的命令，启动Driver和Executor。
Driver： 一个Spark作业运行时包括一个Driver进程，也是作业的主进程，负责作业的解析、生成Stage并调度Task到Executor上。包括DAGScheduler，TaskScheduler。
Executor：即真正执行作业的地方，一个集群一般包含多个Executor，每个Executor接收Driver的命令Launch Task，一个Executor可以执行一到多个Task。
2.作业相关的名词解释
Job: 在用户程序中, 每次调用Action函数都会产生一个新的job, 也就是说一个Action都会生成一个job.
Stage：一个Spark作业一般包含一到多个Stage。
Task：一个Stage包含一到多个Task，通过多个Task实现并行运行的功能。
DAGScheduler： 实现将Spark作业分解成一到多个Stage，每个Stage根据RDD的Partition个数决定Task的个数，然后生成相应的Task set放到TaskScheduler中。
TaskScheduler：实现Task分配到Executor上执行。
3、spark 根据 job 划分 stage 的过程
构建RDD之间的依赖关系. 具体来说依赖有宽窄之分, 如果子RDD中的每个分区依赖常数个父RDD中的分区, 我们把这种依赖叫做窄依赖; 如果子RDD中的每个数据分片依赖父RDD的所有分片, 我们把这种依赖叫做宽依赖.
在这儿我们在引入一个新的词汇lineage
, 在spark中每个RDD都携带自己的lineage. 而lineage就是通过RDD之间的依赖来表示的.
wide-narrow-dependency
我们通过这幅图可以大概看一下宽窄依赖到底是这么回事. 图中矩形框围住的部分是RDD, 实心小矩形是Partition.
接下来我们看一下Spark是如何构建DAG的. 当用户调用Action函数时, 调度器会逆向的遍历该RDD的lineage, 每个stage会尝试尽可能多包含那些连续的窄依赖. 如果当前的Stage向上回溯的过程中遇到了宽依赖, 则当前Stage结束, 一个新的Stage被构建. 第二个Stage是第一个Stage的parent. 还有一种情况也会结束当前Stage, 那就是那个partition已经被计算出来, 换存在内存中, 这种情况下我们就不必作多余的计算了.
简单的说就是遇到宽依赖, 就生成新的Stage. 宽依赖会触发shuffle. 我们来看上边代码的visit函数: 拿到RDD的所有的dependency, 如果是窄依赖那么继续查找依赖的RDD的parent; 如果是宽依赖, 则调用getShuffleMapStage把生成的Stage加到当前stage的parents中. 该函数执行完毕, 则整个DAG就构建完成.
两种方式的作业运行原理
Driver运行在Worker上
通过org.apache.spark.deploy.Client类执行作业，作业运行命令如下：
./bin/spark-class org.apache.spark.deploy.Client launch spark://host:port file:///jar_url org.apache.spark.examples.SparkPi spark://host:port
作业执行流如图1所示。
作业执行流程描述：
客户端提交作业给Master
Master让一个Worker启动Driver，即SchedulerBackend。Worker创建一个DriverRunner线程，DriverRunner启动SchedulerBackend进程。
另外Master还会让其余Worker启动Exeuctor，即ExecutorBackend。Worker创建一个ExecutorRunner线程，ExecutorRunner会启动ExecutorBackend进程。
ExecutorBackend启动后会向Driver的SchedulerBackend注册。SchedulerBackend进程中包含DAGScheduler，它会根据用户程序，生成执行计划，并调度执行。对于每个stage的task，都会被存放到TaskScheduler中，ExecutorBackend向SchedulerBackend汇报的时候把TaskScheduler中的task调度到ExecutorBackend执行。
所有stage都完成后作业结束。
Driver运行在客户端
直接执行Spark作业，作业运行命令如下（示例）：
./bin/run-example org.apache.spark.examples.SparkPi spark://host:port
作业执行流如图2所示。
图2
作业执行流程描述：
客户端启动后直接运行用户程序，启动Driver相关的工作：DAGScheduler和BlockManagerMaster等。
客户端的Driver向Master注册。
Master还会让Worker启动Exeuctor。Worker创建一个ExecutorRunner线程，ExecutorRunner会启动ExecutorBackend进程。
ExecutorBackend启动后会向Driver的SchedulerBackend注册。Driver的DAGScheduler解析作业并生成相应的Stage，每个Stage包含的Task通过TaskScheduler分配给Executor执行。
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所有stage都完成后作业结束。
基于Yarn的Spark架构与作业执行流程
这里Spark AppMaster相当于Standalone模式下的SchedulerBackend，Executor相当于standalone的ExecutorBackend，spark AppMaster中包括DAGScheduler和YarnClusterScheduler。
Spark on Yarn的执行流程可以参考http://www.csdn.net/article/2013-12-04/2817706--YARN spark on Yarn部分。
这里主要介绍一下Spark ApplicationMaster的主要工作。代码参考Apache Spark 0.9.0版本ApplicationMaster.scala中的run()方法。
步骤如下： 设置环境变量spark.local.dir和spark.ui.port。NodeManager启动ApplicationMaster的时候会传递LOCAL_DIRS（YARN_LOCAL_DIRS）变量，这个变量会被设置为spark.local.dir的值。后续临时文件会存放在此目录下。
获取NodeManager传递给ApplicationMaster的appAttemptId。
创建AMRMClient，即ApplicationMaster与ResourceManager的通信连接。
启动用户程序，startUserClass()，使用一个线程通过发射调用用户程序的main方法。这时候，用户程序中会初始化SparkContext，它包含DAGScheduler和TaskScheduler。
向ResourceManager注册。
向ResourceManager申请containers，它根据输入数据和请求的资源，调度Executor到相应的NodeManager上，这里的调度算法会考虑输入数据的locality。
文章如有错漏还望多批评指正。
文章参考链接：
Spark Job执行流程源码解析
Spark架构与作业执行流程简介
