Spark基于资源调度和任务调度（图解+文字说明）

Spark资源调度：

1.启动集群，worker向master汇报资源，master掌握了集群资源

2.提交application时，会创建Driver，当new SparkContext时，会创建两个对象DAGScheduler和TaskScheduler

3.TaskScheduler向master申请资源

4.MAster找到满足资源的worker，启动executor

5.executor启动之后，反向注册给TaskScheduler

Spark的任务调度：

6.当代码中有action算子触发一个job，job中的RDD依赖关系形成一个DAG

7.DAG提交给DAGscheduler，DAGscheduler按照RDD之间的宽窄依赖关系切割job，划分stage，将stage封装到taskset提交到taskScheduler

8.taskscheduler收到taskset，遍历taskset拿到一个个的task，发送的到executor中的threadpool执行

9.Driver监控task执行，回收结果

总结：

1.Taskscheduler可以重试失败的task，重试3次，如果3次之后，依然没有task执行，那么就会由DAGscheduler重试task所在的stage，重试4次，如果还没有成功执行，那么stage所在的job就失败了，job失败，application就失败了。

2.taskScheduler还可以重试执行缓慢的task，就是spark的推测执行机制，默认是关闭的，对于ETL有入库行为的业务，要关闭推测机制

3.遇到数据一直执行不完，1）是否有数据倾斜；2）是否开启了推测执行机制