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1 说明
根据之前old li（百度高级大数据工程师）给的一张草图重新整理，并用processon绘图一下，这样就更加清晰了。需要注意的是，这里是基于Spark 2.x以下的版本，因为在之前，底层通信是基于AKKA ACTOR的方式，但是之后就是使用RPC的方式了。（最近原来是想把spark 2.x的源码好好阅读一下，但是公司已有的系统都是基于spark 1.x的，并且最近才更新到spark 1.6.3，所以也不折腾，就把spark 1.x的好好搞透，也不影响后面进一步的深入学习与解理，因为这些都是触类旁通的。）
另外，这里的原理图是spark standalone模式，关于其它模式（如spark on yarn），后面则会再整理一下。
2 运行架构原理图与解析
原理图如下：
说明如下：
- 1.启动
Spark集群，其实就是通过运行spark-all.sh脚本来启动master节点和worker节点，启动了一个个对应的master进程和worker进程； - 2.
worker启动之后，向master进程发送注册信息（该过程基于AKKA Actor事件驱动模型）； - 3.
worker向master注册成功之后，会不断向master发送心跳包，监听master节点是否存活（该过程基于AKKA Actor事件驱动模型）； - 4.
driver向Spark集群提交作业，通过spark-submit.sh脚本，向master节点申请资源（该过程基于AKKA Actor事件驱动模型）； - 5.
master收到Driver提交的作业请求之后，向worker节点指派任务，其实就是让其启动对应的executor进程； - 6.
worker节点收到master节点发来的启动executor进程任务，就启动对应的executor进程，同时向master汇报启动成功，处于可以接收任务的状态； - 7.当
executor进程启动成功后，就像Driver进程反向注册，以此来告诉driver，谁可以接收任务，执行spark作业（该过程基于AKKA Actor事件驱动模型）； - 8.
driver接收到注册之后，就知道了向谁发送spark作业，这样在spark集群中就有一组独立的executor进程为该driver服务； - 9.
SparkContext重要组件运行——DAGScheduler和TaskScheduler，DAGScheduler根据宽依赖将作业划分为若干stage，并为每一个阶段组装一批task组成taskset（task里面就包含了序列化之后的我们编写的spark transformation）;然后将taskset交给TaskScheduler，由其将任务分发给对应的executor； - 10.
executor进程接收到driver发送过来的taskset，进行反序列化，然后将这些task封装进一个叫taskrunner的线程中，放到本地线程池中，调度我们的作业的执行；
3 疑惑与解答
1.为什么要向Executor发送taskset？
移动数据的成本远远高于移动计算，在大数据计算领域中，不管是spark还是MapReduce，都遵循一个原则：移动计算，不移动数据！
2.因为最终的计算都是在worker的executor上完成的，那么driver为什么要将spark作业提交给master而不提交给worker？
可以举个简单的例子来说明这个问题，假如现在集群有8 cores、8G内存（两个worker节点，资源一样的，所以每个worker节点为4 cores、4G），而提交的spark任务需要4 cores、6G内存，如果要找worker，请问哪一个worker能搞定？显然都不能，所以需要通过master来进行资源的合理分配，因为此时的计算是分布式计算，而不再是过去传统的单个节点的计算了。