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Spark 内核调度
Spark任务调度：如何组织任务去处理RDD中每个分区的数据，根据RDD的依赖关系构建DAG，基于DAG划分Stage，将每个Stage中的任务发到指定节点运行。基于Spark的任务调度原理，可以合理规划资源利用，做到尽可能用最少的资源高效地完成任务计算
DAG
有向无环图，代表的是spark任务的执行流程图；
示例：
DAG图的作用：标识代码的逻辑运行流程；
DAG图的产生：一个action算子会将其前面一串的RDD依赖关系执行，也就是说一个action会产生一个DAG图；
Job和Action的关系
1个action会产生一个DAG，而一个DAG会在程序运行中产生一个Job；
所以
1action=1DAG=1Job在一个Application中，可以有多个Job，每一个Job内含一个DAG，同时每一个Job都是由一个Action产生的
DAG和分区之间的关联
DAG是Spark代码的逻辑执行图，其最终作用是为了构建物理上的Spark详细执行计划；
由于Spark是分布式执行的，所以DAG与分区也有关联；带有分区交互的DAG是在程序运行之后由spark决定的
DAG的宽窄依赖和阶段划分
窄依赖：父RDD的一个分区，全部将数据发给子RDD的一个分区；
宽依赖（shuffle）：父RDD的一个分区，将数据发给子RDD的多个分区；（需要依赖网络IO）
区分宽窄依赖：看RDD之间有无分叉；
阶段划分：按照宽依赖划分不同的Stage
划分依据：从后向前，遇到宽依赖就划分出一个阶段，成为Stage，如图：
由此可以看出，每一个阶段的内部一定是窄依赖；
内存迭代计算
如图，在每一个阶段的内部，有多个Task并行计算，每一个Task是一个线程，线程的相关运算均在内存中完成；这样的多个Task，就形成了并行的内存计算管道；
Task的数量收受到全局并行度的限制，大部分的算子都会依循全局并行度的要求，规划自己的分区；如上图所示，设置了全局并行度为3，rdd算子的并行度也是3（有3个Task）
一般来说，只设置全局并行度，不为计算算子单独设置并行度（否则内存迭代管道会减少，内存迭代管道的长度也会缩短）（有的排序算子需要设置并行度，比如说进行全局排序）
Spark并行度
所谓的并行，指的是在同一时间内，有多少个task在运行；
并行度的设置
全局并行度的设置：
集群中如何规划并行度
设置为CPU总核心数的2-10倍；
原因：
注意：并行度的设置只与CPU的总核心数有关；
Spark任务调度流程
spark的任务调度由Driver来完成，包括以下内容：
Driver内的两个组件：
①DAG调度器：将逻辑的DAG图进行处理，最终得到逻辑上的Task划分
②Task调度器：基于DAG的产出，来规划这些逻辑的task应该在哪些物理的executor上运行，并监控管理其运行
spark的程序调度流程：
如下图所示：
