一个spark程序的执行流程是什么样的？
Spark 72
- A -> 当 Driver 进程被启动之后，首先它将发送请求到Master节点上，进行Spark应用程序的注册；
- B -> Master在接受到Spark应用程序的注册申请之后，会发送给Worker，让其进行资源的调度和分配；
- C -> Worker 在接受Master的请求之后，会为Spark应用程序启动Executor， 来分配资源；
- D -> Executor启动分配资源好后，就会想Driver进行反注册，这是Driver已经知道哪些Executor为他服务了；
- E -> 当Driver得到注册了Executor之后，就可以开始正式执行spark应用程序了. 首先第一步，就是创建初始RDD， 读取数据源，再执行之后的一系列算子. HDFS文件内容被读取到多个worker节点上，形成内存中的分布式数据 集，也就是初始RDD；
- F -> Driver就会根据 Job 任务任务中的算子形成对应的task，最后提交给 Executor， 来分配给task进行计算的线程；
- G -> task就会去调用对应的任务数据来计算，并task会对调用过来的 RDD 的 partition 数据执行指定的算子操作， 形成新的RDD的partition，这时一个大的循环就结束了；
- 后续的 RDD 的 partition 数据又通过 Driver 形成新的一批 task 提交给 Executor 执行，循环这个操作，直到所有的算子结束。
