# # Spark运行机制与原理
1、 spark应用提交后，经历了一系列的转换，最后成为task在每个节点上执行
2、 RDD的Action算子触发Job的提交，生成RDD 有向无环图——DAG图
3、 由DAGScheduler将RDD DAG转化为Stage DAG，每个Stage中产生相应的Task集合
4、 TaskScheduler将任务分发到Executor执行
5、 每个任务对应相应的一个数据块，只用用户定义的函数处理数据块
一个用户应用由一个任务控点Driver和几个作业job构成，作业由几个阶段stage构成，一个阶段由几个任务task构成，多个任务并发（多线程处理）开销更低效率更高。
从任务执行的角度看，控制点Driver向资源管理器申请资源，资源管理器启动executor，配置好环境，executor向控制点申请任务，task和应用程序发送给executor执行，迭代调用到任务完成
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