如何进行Spark底层原理的解析，相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。
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Apache Spark是用于大规模数据处理的统一分析引擎，基于内存计算，提高了在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性，允许用户将Spark部署在大量硬件之上，形成集群。
Spark源码从1.x的40w行发展到现在的超过100w行，有1400多位大牛贡献了代码。整个Spark框架源码是一个巨大的工程。下面我们一起来看下spark的底层执行原理。
Spark运行流程
具体运行流程如下：
SparkContext 向资源管理器注册并向资源管理器申请运行Executor
资源管理器分配Executor，然后资源管理器启动Executor
Executor 发送心跳至资源管理器
SparkContext 构建DAG有向无环图
将DAG分解成Stage（TaskSet）
把Stage发送给TaskScheduler
Executor 向 SparkContext 申请 Task
TaskScheduler 将 Task 发送给 Executor 运行
同时 SparkContext 将应用程序代码发放给 Executor
Task 在 Executor 上运行，运行完毕释放所有资源
Val lines1 = sc.textFile(inputPath2).map(...).map(...) Val lines2 = sc.textFile(inputPath3).map(...) Val lines3 = sc.textFile(inputPath4) Val dtinone1 = lines2.union(lines3) Val dtinone = lines1.join(dtinone1) dtinone.saveAsTextFile(...) dtinone.filter(...).foreach(...)
构建DAG图
Spark内核会在需要计算发生的时刻绘制一张关于计算路径的有向无环图，也就是如上图所示的DAG。
Spark 的计算发生在RDD的Action操作，而对Action之前的所有Transformation，Spark只是记录下RDD生成的轨迹，而不会触发真正的计算。
一个Application可以有多个job多个Stage：
Spark Application中可以因为不同的Action触发众多的job，一个Application中可以有很多的job，每个job是由一个或者多个Stage构成的，后面的Stage依赖于前面的Stage，也就是说只有前面依赖的Stage计算完毕后，后面的Stage才会运行。
划分依据：
Stage划分的依据就是宽依赖，像reduceByKey，groupByKey等算子，会导致宽依赖的产生。
回顾下宽窄依赖的划分原则：
窄依赖：父RDD的一个分区只会被子RDD的一个分区依赖。即一对一或者多对一的关系，可理解为独生子女。 常见的窄依赖有：map、filter、union、mapPartitions、mapValues、join（父RDD是hash-partitioned）等。
宽依赖：父RDD的一个分区会被子RDD的多个分区依赖(涉及到shuffle)。即一对多的关系，可理解为超生。 常见的宽依赖有groupByKey、partitionBy、reduceByKey、join（父RDD不是hash-partitioned）等。
核心算法：回溯算法
从后往前回溯/反向解析，遇到窄依赖加入本Stage，遇见宽依赖进行Stage切分。
Spark内核会从触发Action操作的那个RDD开始从后往前推，首先会为最后一个RDD创建一个Stage，然后继续倒推，如果发现对某个RDD是宽依赖，那么就会将宽依赖的那个RDD创建一个新的Stage，那个RDD就是新的Stage的最后一个RDD。
然后依次类推，继续倒推，根据窄依赖或者宽依赖进行Stage的划分，直到所有的RDD全部遍历完成为止。
DAG划分Stage
一个Spark程序可以有多个DAG(有几个Action，就有几个DAG，上图最后只有一个Action（图中未表现）,那么就是一个DAG)。
一个DAG可以有多个Stage(根据宽依赖/shuffle进行划分)。
同一个Stage可以有多个Task并行执行(task数=分区数，如上图，Stage1 中有三个分区P1、P2、P3，对应的也有三个 Task)。
可以看到这个DAG中只reduceByKey操作是一个宽依赖，Spark内核会以此为边界将其前后划分成不同的Stage。
同时我们可以注意到，在图中Stage1中，从textFile到flatMap到map都是窄依赖，这几步操作可以形成一个流水线操作，通过flatMap操作生成的partition可以不用等待整个RDD计算结束，而是继续进行map操作，这样大大提高了计算的效率。
调度阶段的提交，最终会被转换成一个任务集的提交，DAGScheduler通过TaskScheduler接口提交任务集，这个任务集最终会触发TaskScheduler构建一个TaskSetManager的实例来管理这个任务集的生命周期，对于DAGScheduler来说，提交调度阶段的工作到此就完成了。
而TaskScheduler的具体实现则会在得到计算资源的时候，进一步通过TaskSetManager调度具体的任务到对应的Executor节点上进行运算。
任务总体调度
每个Application获取专属的Executor进程，该进程在Application期间一直驻留，并以多线程方式运行Tasks。
Spark Application不能跨应用程序共享数据，除非将数据写入到外部存储系统。如图所示：
支持多种资源管理器
提交SparkContext的Client应该靠近Worker节点(运行Executor的节点)，最好是在同一个Rack(机架)里，因为Spark Application运行过程中SparkContext和Executor之间有大量的信息交换;
如果想在远程集群中运行，最好使用RPC将SparkContext提交给集群，不要远离Worker运行SparkContext。
移动程序而非移动数据的原则执行，Task采用了数据本地性和推测执行的优化机制。
关键方法：taskIdToLocations、getPreferedLocations。
看完上述内容，你们掌握如何进行Spark底层原理的解析的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！