一、Spark 概述
Spark 是 UC Berkeley AMP Lab 開源的通用分散式平行計算框架，目前已成為 Apache 軟體基金會的頂級開源專案。Spark 支援多種程式語言，包括 Java、Python、R 和 Scala，同時 Spark 也支援 Hadoop 的底層儲存系統 HDFS，但 Spark 不依賴 Hadoop。
1.1 Spark 與 Hadoop
Spark 基於 Hadoop MapReduce 演算法實現的分散式計算，擁有 Hadoop MapReduce 所具有的優點，並且具有更高的運算速度。Spark 能夠比 Hadoop 運算更快，主要原因是：Hadoop 在一次 MapReduce 運算之後，會將資料的運算結果從記憶體寫入到磁碟中，第二次 MapReduce 運算時在從磁碟中讀取資料，兩次對磁碟的操作，增加了多餘的 IO 消耗；而 Spark 則是將資料一直快取在記憶體中，運算時直接從記憶體讀取資料，只有在必要時，才將部分資料寫入到磁碟中。除此之外，Spark 使用最先進的 DAG（Directed Acyclic Graph,有向無環圖）排程程式、查詢優化器和物理執行引擎，在處理批量處理以及處理流資料時具有較高的效能。按照Spark 官網的說法，Spark 相對於 Hadoop 而言，Spark 能夠達到 100 倍以上的執行負載。
（圖片來源：Apache Spark™）
1.2 Spark 架構及生態
Spark 除了 Spark Core 外，還有其它由多個元件組成，目前主要有四個元件：Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、GraphX。這四個元件加上 Spark Core 組成了 Spark 的生態。通常，我們在編寫一個 Spark 應用程式，需要用到 Spark
Core 和其餘 4 個元件中的至少一個。Spark 的整體構架圖如下圖所示：
Spark Core：是 Spark 的核心，主要負責任務排程等管理功能。Spark
Core 的實現依賴於 RDDs（Resilient Distributed Datasets,
彈性分散式資料集）的程式抽象概念。
Spark SQL：是 Spark 處理結構化資料的模組，該模組旨在將熟悉的 SQL 資料庫查詢與更復雜的基於演算法的分析相結合，Spark
SQL 支援開源 Hive 專案及其類似 SQL 的 HiveQL 查詢語法。Spark
SQL 還支援 JDBC 和 ODBC 連線，能夠直接連線現有的資料庫。
Spark Streaming：這個模組主要是對流資料的處理，支援流資料的可伸縮和容錯處理，可以與 Flume（針對資料日誌進行優化的一個系統）和 Kafka（針對分散式訊息傳遞進行優化的流處理平臺）等已建立的資料來源整合。Spark Streaming 的實現，也使用 RDD 抽象的概念，使得在為流資料（如批量歷史日誌資料）編寫應用程式時，能夠更靈活，也更容易實現。
MLlib：主要用於機器學習領域，它實現了一系列常用的機器學習和統計演算法，如分類、迴歸、聚類、主成分分析等演算法。
GraphX：這個模組主要支援資料圖的分析和計算，並支援圖形處理的 Pregel API 版本。GraphX 包含了許多被廣泛理解的圖形演算法，如 PageRank。
1.3 Spark 執行模式
Spark 有多種執行模式，由圖 2 中，可以看到 Spark 支援本地執行模式（Local 模式）、獨立執行模式（Standalone 模式）、Mesos、YARN（Yet Another Resource Negotiator）、Kubernetes 模式等。
本地執行模式是 Spark 中最簡單的一種模式，也可稱作偽分散式模式。
獨立執行模式為 Spark 自帶的一種叢集管理模式，Mesos 及 YARN 兩種模式也是比較常用的叢集管理模式。相比較 Mesos 及 YARN 兩種模式而言，獨立執行模式是最簡單，也最容易部署的一種叢集執行模式。
Kubernetes 是一個用於自動化部署、擴充套件和管理容器化應用程式的開源系統。
Spark 底層還支援多種資料來源，能夠從其它檔案系統讀取資料，如 HDFS、Amazon S3、Hypertable、HBase 等。Spark 對這些檔案系統的支援，同時也豐富了整個 Spark 生態的執行環境。
二、Spark 部署模式
Spark 支援多種分散式部署模式，主要支援三種部署模式，分別是：Standalone、Spark on YARN和 Spark on Mesos模式。
Standalone模式為 Spark 自帶的一種叢集管理模式，即獨立模式，自帶完整的服務，可單獨部署到一個叢集中，無需依賴任何其他資源管理系統。它是 Spark 實現的資源排程框架，其主要的節點有 Driver 節點、Master 節點和 Worker 節點。Standalone模式也是最簡單最容易部署的一種模式。
Spark on YARN模式，即 Spark 執行在Hadoop YARN框架之上的一種模式。Hadoop YARN（Yet Another Resource
Negotiator，另一種資源協調者）是一種新的 Hadoop 資源管理器，它是一個通用資源管理系統，可為上層應用提供統一的資源管理和排程。
Spark on Mesos模式，即 Spark 執行在Apache Mesos框架之上的一種模式。Apache Mesos是一個更強大的分散式資源管理框架，負責叢集資源的分配，它允許多種不同的框架部署在其上，包括YARN。它被稱為是分散式系統的核心。
三種架構都採用了Master/Worker(Slave)的架構，Spark 分散式執行架構大致如下：
三、環境準備
出於學習的目的，本文將 Spark 部署在安裝有 CentOS7 系統的 VirtualBox 虛擬機器中。
搭建 Spark 叢集，需要準備以下檔案及環境：
3 個獨立的 CentOS7 虛擬機器系統，機器叢集規劃如下：
四、安裝
4.1. 配置 jdk 環境
解壓檔案：
tar -zxf jdk-8u211-linux-x64.tar.gz
配置環境變數：
export JAVA_HOME=/path/to/jdk1.8.0_211
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
4.2. 配置 Spark 環境
解壓檔案：
tar -xf spark-2.4.3-bin-hadoop2.7.tgz
配置環境變數：
export SPARK_HOME=/path/to/spark-2.4.3-bin-hadoop2.7
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin
修改spark-env.sh 檔案
cd spark-2.4.3-bin-hadoop2.7
cp conf/spark-env.sh.template conf/spark-env.sh
vim conf/spark-env.sh
# 增加如下內容：
export JAVA_HOME=/path/to/jdk1.8.0_211
export SPARK_MASTER_HOST=192.168.56.106
修改slaves檔案
cp conf/slaves.template conf/slaves
vim conf/slaves
# 增加如下內容：
192.168.56.106
192.168.56.107
192.168.56.108
4.3. 配置 ssh 免密登入
配置 ssh 免密登入，是為了能夠在master機器上來啟動所有worker節點，如果不配置免密登入，則在啟動每個worker時，都需要輸入一遍密碼，會很麻煩。當然，如果機器少的話，也可以登入到worker節點上，手動一個一個啟動worker。
執行：ssh-keygen -t rsa，一直按回車即可。最後會生成類似這樣的日誌：
並且在使用者目錄下會自動生成.ssh目錄執行ls ~/.ssh可以看到兩個檔案：
id_rsa 生成的私鑰檔案
id_rsa.pub 生成的公鑰檔案
將id_rsa.pub複製到其它機器上，執行以下幾條命令：
ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub royran@192.168.56.106: # master所在的主機，如果master不做woker可以不需要。
ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub royran@192.168.56.107:
ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub royran@192.168.56.108:
4.4 配置其它 worker 節點
當前已在master節點配置好了環境，還需要在其它worker節點上配置相類似的環境。
配置其它worker節點很簡單，只需要將jdk1.8.0_211及spark-2.4.3-bin-hadoop2.7兩個目錄複製到其它worker節點機器上即可。但要注意，這兩個目錄在其它 worker 上的絕對路徑需要與 master 上的絕對路徑一致，不然無法直接在 master 上啟動其它 worker 節點。
依次執行以下命令（如果已經配置好 ssh 免密，可以發現執行 scp 指令不需要兩次輸入密碼）：
scp -r /path/to/jdk1.8.0_211username@192.168.56.107:/path/to/jdk1.8.0_211
scp -r /path/to/jdk1.8.0_211username@192.168.56.108:/path/to/jdk1.8.0_211
scp -r /path/to/spark-2.4.3-bin-hadoop2.7username@192.168.56.107:/path/to/spark-2.4.3-bin-hadoop2.7
scp -r /path/to/spark-2.4.3-bin-hadoop2.7username@192.168.56.108:/path/to/spark-2.4.3-bin-hadoop2.7
4.5 啟動 master
執行：
sbin/start-master.sh
輸入jps指令（該指令在$JAVA_HOME/bin 目錄下）可以檢視 java 程式名，如輸入jps後，會顯示這樣的資訊：
看到有Master字樣，說明master程式啟動成功了，啟動master後，spark 預設會監聽8080埠，並可以通過瀏覽器開啟 web 介面，在位址列輸入http://192.168.56.106:8080，檢視叢集狀態。如下圖所示：
當前只啟動了master，所以看不到任何worker資訊。
4.6 啟動 worker 節點
執行：
sbin/slaves.sh
會看到類似這樣的輸出：
再輸入jps，會列出當前啟動的java程式，顯示Worker字樣，說明worker程式啟動成功了。
此時再重新整理下開啟的瀏覽器介面（http://192.168.56.106:8080），可以看到當前啟動了三個Worker節點。
也許你會發現介面上顯示的 Address 列，怎麼是 10 開頭的 ip 地址，並且都是一樣的，而不是 192 開頭的三個不同的 ip 地址。
這是因為虛擬機器內有兩塊虛擬網路卡，Spark 會讀取環境變數SPARK_LOCAL_IP，如果沒設定這個變數，Spark 就會使用getHostByName來獲取 ip 地址，會得到10.0.2.15這個 ip 地址。
要解決這個問題，有兩種方法：
(1) 將僅主機(Host-Only)網路設定為網路卡 1，將網路地址轉換(NAT)設定為網路卡 2。不過如果使用這種方法，重啟虛擬機器後，如果是動態 ip，則 ip 地址會變化，會影響之前的配置。
(2) 另一種方法，可在conf/spark-env.sh中設定SPARK_LOCAL_IP這個變數，可以固定為一個 ip 地址，
vim conf/spark-env.sh
# 新增一行：
export SPARK_LOCAL_IP=192.168.56.106
在其他機器上同樣需要手動新增這一行，不過要修改為對應的機器 ip。覺得這樣有點麻煩。可以通過指令碼動態獲取本機 ip 地址，在conf/spark-env.sh中新增這兩行：
SPARK_LOCAL_IP=`python -c "import socket;import fcntl;import struct;print([(socket.inet_ntoa(fcntl.ioctl(s.fileno(),0x8915,struct.pack('256s', 'enp0s8'))[20:24]), s.close()) for s in [socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)]][0][0])"`
export SPARK_LOCAL_IP
這樣就可以自動獲取本機的enp0s8這塊網路卡的 ip 地址。
最後將修改後的conf/spark-env.sh這個檔案複製到其它機器上：
執行：
scp conf/spark-env.sh username@192.168.56.107:/path/to/spark-2.4.3-bin-hadoop2.7/conf/spark-env.sh
scp conf/spark-env.sh username@192.168.56.108:/path/to/spark-2.4.3-bin-hadoop2.7/conf/spark-env.sh
重新啟動所有節點：
sbin/stop-all.sh
sbin/start-all.sh
最後重新整理瀏覽器介面，可以看到有 3 個Woker啟動了，並且在 Address 列也可以看到都變為 192 開頭的 ip 地址了。
五、測試
在{SPARK_HOME}/examples/src/main目錄下，有一些 spark 自帶的示例程式，有 java、python、r、scala 四種語言版本的程式。這裡主要測試 python 版的計算PI的程式。
cd ${SPARK_HOME}/examples/src/main/python
將pi.py程式提交到 spark 叢集，執行：
spark-submit --master spark://192.168.56.106:7077 pi.py最後可以看到輸出這樣的日誌：
重新整理瀏覽器介面，在Completed Applications欄可以看到一條記錄，即剛才執行的計算PI的 python 程式。
另外，如果覺得在終端中輸出的日誌太多，可以修改日誌級別：
cp ${SPARK_HOME}/conf/log4j.properties.template ${SPARK_HOME}/conf/log4j.properties
vim ${SPARK_HOME}/conf/log4j.properties
修改日誌級別為WARN：
再重新執行：spark-submit --master spark://192.168.56.106:7077 pi.py，可以看到輸出日誌少了很多。
除了提交 python 程式外，spark-submit 還可以提交打包好的java、scala程式，可以執行spark-submit --help看具體用法。
Spark 配置檔案說明
在下載下來的spark-2.4.3-bin-hadoop2.7.tgz中，conf 目錄下會預設存在這幾個檔案，均為 Spark 的配置示例模板檔案：
這些模板檔案，均不會被 Spark 讀取，需要將.template字尾去除，Spark 才會讀取這些檔案。這些配置檔案中，在 Spark 叢集中主要需要關注的是log4j.properties、slaves、spark-defaults.conf、spark-env.sh這四個配置檔案。
log4j.properties的配置，可以參考Apache Log4j官網上的 Propertities 屬性配置說明。
slaves的配置，裡面為叢集的所有worker節點的主機資訊，可以為主機名，也可以為 ip 地址。
spark-defaults.conf的配置，可以參考Spark 官網的屬性配置頁。比如指定 master 節點地址，可以設定spark.master屬性；指定 executor 的執行時的核數，可以設定spark.executor.cores屬性等。
spark-env.sh是 Spark 執行時，會讀取的一些環境變數，在本文中，主要設定了三個環境變數：JAVA_HOME、SPARK_HOME、SPARK_LOCAL_IP，這是 Spark 叢集搭建過程中主要需要設定的環境變數。其它未設定的環境變數，Spark 均採用預設值。其它環境變數的配置說明，可以參考Spark 官網的環境變數配置頁。
至此，Spark 叢集的Standalone模式部署全部結束。
對於 Spark 的學習，目前我掌握還比較淺，還在學習過程中。如果文章中有描述不準確，或不清楚的地方，希望給予指正，我會及時修改。謝謝！
關於 Spark 的學習，可以根據 Spark 官網上的指導快速入門：
https://spark.apache.org/docs/latest/quick-start.html
六、 Spark 中的計算模型
6.1 Spark 中的幾個主要基本概念
在 Spark 中，有幾個基本概念是需要先了解的，瞭解這些基本概念，對於後續在學習和使用 Spark 過程中，能更容易理解一些。
Application：基於 Spark 的使用者程式，即由使用者編寫的呼叫 Spark API 的應用程式，它由叢集上的一個驅動（Driver）程式和多個執行器（Executor）程式組成。其中應用程式的入口為使用者所定義的 main 方法。
SparkContext：是 Spark 所有功能的主要入口點，它是使用者邏輯與 Spark 叢集主要的互動介面。通過SparkContext，可以連線到叢集管理器（Cluster Manager），能夠直接與叢集 Master 節點進行互動，並能夠向 Master 節點申請計算資源，也能夠將應用程式用到的 JAR 包或 Python 檔案傳送到多個執行器（Executor）節點上。
Cluster Manager：即叢集管理器，它存在於 Master 程式中，主要用來對應用程式申請的資源進行管理。
Worker Node：任何能夠在叢集中能夠執行 Spark 應用程式的節點。
Task：由SparkContext傳送到Executor節點上執行的一個工作單元。
Driver：也即驅動器節點，它是一個執行Application中main()函式並建立SparkContext的程式。Driver節點也負責提交Job，並將Job轉化為Task，在各個Executor程式間協調 Task 的排程。Driver節點可以不執行於叢集節點機器上。
Executor：也即執行器節點，它是在一個在工作節點（Worker Node）上為Application啟動的程式，它能夠執行 Task 並將資料儲存在記憶體或磁碟儲存中，也能夠將結果資料返回給Driver。
根據以上術語的描述，通過下圖可以大致看到 Spark 程式在執行時的內部協調過程：
除了以上幾個基本概念外，Spark 中還有幾個比較重要的概念。
6.2 RDD
6.2.1 基本概念
即彈性分散式資料集（Resilient Distributed Datasets），是一種容錯的、可以被並行操作的元素集合，它是 Spark 中最重要的一個概念，是 Spark 對所有資料處理的一種基本抽象。Spark 中的計算過程可以簡單抽象為對 RDD 的建立、轉換和返回操作結果的過程：
對於 Spark 的 RDD 計算抽象過程描述如下：
makeRDD：可以通過訪問外部物理儲存（如 HDFS），通過呼叫 SparkContext.textFile()方法來讀取檔案並建立一個 RDD，也可以對輸入資料集合通過呼叫 SparkContext.parallelize()方法來建立一個 RDD。RDD 被建立後不可被改變，只可以對 RDD 執行 Transformation 及 Action 操作。
Transformation（轉換）：對已有的 RDD 中的資料執行計算進行轉換，併產生新的 RDD，在這個過程中有時會產生中間 RDD。Spark 對於Transformation採用惰性計算機制，即在 Transformation 過程並不會立即計算結果，而是在 Action 才會執行計算過程。如map、filter、groupByKey、cache等方法，只執行Transformation操作，而不計算結果。
Action（執行）：對已有的 RDD 中的資料執行計算產生結果，將結果返回 Driver 程式或寫入到外部物理儲存（如 HDFS）。如reduce、collect、count、saveAsTextFile等方法，會對 RDD 中的資料執行計算。
6.2.2 RDD 依賴關係
Spark 中 RDD 的每一次Transformation都會生成一個新的 RDD，這樣 RDD 之間就會形成類似於流水線一樣的前後依賴關係，在 Spark 中，依賴關係被定義為兩種型別，分別是窄依賴和寬依賴：
窄依賴（NarrowDependency）：每個父 RDD 的一個分割槽最多被子 RDD 的一個分割槽所使用，即 RDD 之間是一對一的關係。窄依賴的情況下，如果下一個 RDD 執行時，某個分割槽執行失敗（資料丟失），只需要重新執行父 RDD 的對應分割槽即可進行數恢復。例如map、filter、union等運算元都會產生窄依賴。
寬依賴(WideDependency，或 ShuffleDependency)：是指一個父 RDD 的分割槽會被子 RDD 的多個分割槽所使用，即 RDD 之間是一對多的關係。當遇到寬依賴操作時，資料會產生Shuffle，所以也稱之為ShuffleDependency。寬依賴情況下，如果下一個 RDD 執行時，某個分割槽執行失敗（資料丟失），則需要將父 RDD 的所有分割槽全部重新執行才能進行資料恢復。例如groupByKey、reduceByKey、sortByKey等操作都會產生寬依賴。
RDD 依賴關係如下圖所示：
6.3 Partition
6.3.1 基本概念
partition（分割槽）是 Spark 中的重要概念，它是RDD的最小單元，RDD是由分佈在各個節點上的partition 組成的。partition的數量決定了task的數量，每個task對應著一個partition。
例如，使用 Spark 來讀取本地文字檔案內容，讀取完後，這些內容將會被分成多個partition，這些partition就組成了一個RDD，同時這些partition可以分散到不同的機器上執行。RDD 的 partition 描述如下圖所示：
partition的數量可以在建立 RDD 時指定，如果未指定 RDD 的 partition 大小，則在建立 RDD 時，Spark 將使用預設值，預設值為spark.default.parallelism配置的引數。
6.3.2 Partition 數量影響及調整
Partition 數量的影響：
如果 partition 數量太少，則直接影響是計算資源不能被充分利用。例如分配 8 個核，但 partition 數量為 4，則將有一半的核沒有利用到。
如果 partition 數量太多，計算資源能夠充分利用，但會導致 task 數量過多，而 task 數量過多會影響執行效率，主要是 task 在序列化和網路傳輸過程帶來較大的時間開銷。
根據Spark RDD Programming Guide上的建議，叢集節點的每個核分配 2-4 個partitions比較合理。
Partition 調整：
Spark 中主要有兩種調整 partition 的方法：coalesce、repartition
參考 pyspark 中的函式定義：
def coalesce(self, numPartitions, shuffle=False):
"""
Return a new RDD that is reduced into \`numPartitions\` partitions.
"""
def repartition(self, numPartitions):
"""
*Return a new RDD that has exactly numPartitions partitions.*
*Can increase or decrease the level of parallelism in this RDD.*
*Internally, this uses a shuffle to redistribute data.*
*If you are decreasing the number of partitions in this RDD, consider*
*using \`coalesce\`, which can avoid performing a shuffle.*
*"""
return self.coalesce(numPartitions, shuffle=True)
從函式介面可以看到，reparation是直接呼叫coalesce(numPartitions, shuffle=True)，不同的是，reparation函式可以增加或減少 partition 數量，呼叫repartition函式時，還會產生shuffle操作。而coalesce函式可以控制是否shuffle，但當shuffle為False時，只能減小partition數，而無法增大。
6.4 Job
前面提到，RDD 支援兩種型別的運算元操作：Transformation和Action。Spark 採用惰性機制，Transformation運算元的程式碼不會被立即執行，只有當遇到第一個Action運算元時，會生成一個Job，並執行前面的一系列Transformation操作。一個Job包含N個Transformation和 1 個Action。
而每個Job會分解成一系列可並行處理的Task，然後將Task分發到不同的Executor上執行，這也是 Spark 分散式執行的簡要流程。
6.5 Stage
Spark 在對Job中的所有操作劃分Stage時，一般會按照倒序進行，依據 RDD 之間的依賴關係（寬依賴或窄依賴）進行劃分。即從Action開始，當遇到窄依賴型別的操作時，則劃分到同一個執行階段；遇到寬依賴操作，則劃分一個新的執行階段，且新的階段為之前階段的Parent，之前的階段稱作Child Stage，然後依次類推遞迴執行。Child Stage需要等待所有的Parent Stage執行完之後才可以執行，這時Stage之間根據依賴關係構成了一個大粒度的 DAG。
如下圖所示，為一個複雜的 DAG Stage 劃分示意圖：
上圖為一個 Job，該 Job 生成的 DAG 劃分成了 3 個 Stage。上圖的 Stage 劃分過程是這樣的：從最後的Action開始，從後往前推，當遇到操作為NarrowDependency時，則將該操作劃分為同一個Stage，當遇到操作為ShuffleDependency時，則將該操作劃分為新的一個Stage。
6.6 Task
Task為一個Stage中的一個執行單元，也是 Spark 中的最小執行單元，一般來說，一個 RDD 有多少個Partition，就會有多少個Task，因為每一個Task 只是處理一個Partition上的資料。在一個Stage內，所有的 RDD 操作以序列的 Pipeline 方式，由一組併發的Task完成計算，這些Task的執行邏輯完全相同，只是作用於不同的Partition。每個Stage裡面Task的數目由該Stage最後一個 RDD 的Partition 個數決定。
Spark 中Task分為兩種型別，ShuffleMapTask 和 ResultTask，位於最後一個 Stage 的 Task 為 ResultTask，其他階段的屬於 ShuffleMapTask。ShuffleMapTask 和 ResultTask 分別類似於 Hadoop 中的 Map 和 Reduce。
七、Spark 排程原理
7.1 Spark 叢集整體執行架構
Spark 叢集分為 Master 節點和 Worker 節點，相當於 Hadoop 的 Master 和 Slave 節點。Master 節點上常駐 Master 守護程式，負責管理全部的 Worker 節點。Worker 節點上常駐 Worker 守護程式，負責與 Master 節點通訊並管理 Executors。
Driver 為使用者編寫的 Spark 應用程式所執行的程式。Driver 程式可以執行在 Master 節點上，也可執行在 Worker 節點上，還可執行在非 Spark 叢集的節點上。
7.2 Spark 排程器
Spark 中主要有兩種排程器：DAGScheduler 和 TaskScheduler，DAGScheduler 主要是把一個 Job 根據 RDD 間的依賴關係，劃分為多個 Stage，對於劃分後的每個 Stage 都抽象為一個由多個 Task 組成的任務集（TaskSet），並交給 TaskScheduler 來進行進一步的任務排程。TaskScheduler 負責對每個具體的 Task 進行排程。
7.2.1 DAGScheduler
當建立一個 RDD 時，每個 RDD 中包含一個或多個分割槽，當執行 Action 操作時，相應的產生一個 Job，而一個 Job 會根據 RDD 間的依賴關係分解為多個 Stage，每個 Stage 由多個 Task 組成（即 TaskSet），每個 Task 處理 RDD 中的一個 Partition。一個 Stage 裡面所有分割槽的任務集合被包裝為一個 TaskSet 交給 TaskScheduler 來進行任務排程。這個過程由是由 DAGScheduler 來完成的。DAGScheduler 對 RDD 的排程過程如下圖所示：
（圖片來源：Core Services behind Spark Job Execution）
7.2.2 TaskScheduler
DAGScheduler 將一個 TaskSet 交給 TaskScheduler 後，TaskScheduler 會為每個 TaskSet 進行任務排程，Spark 中的任務排程分為兩種：FIFO（先進先出）排程和 FAIR（公平排程）排程。
FIFO 排程：即誰先提交誰先執行，後面的任務需要等待前面的任務執行。這是 Spark 的預設的排程模式。
FAIR 排程：支援將作業分組到池中，併為每個池設定不同的排程權重，任務可以按照權重來決定執行順序。
在 Spark 中使用哪種排程器可通過配置spark.scheduler.mode引數來設定，可選的引數有 FAIR 和 FIFO，預設是 FIFO。
FIFO 排程演算法為 FIFOSchedulingAlgorithm，該演算法的 comparator 方法的 Scala 原始碼如下：
override def comparator(s1: Schedulable, s2: Schedulable): Boolean = {
val priority1 = s1.priority // priority實際為Job ID
val priority2 = s2.priority
var res = math.signum(priority1 - priority2)
if (res == 0) {
val stageId1 = s1.stageId
val stageId2 = s2.stageId
res = math.signum(stageId1 - stageId2)
}
res < 0
}
根據以上程式碼，FIFO 排程演算法實現的是：對於兩個排程任務 s1 和 s2，首先比較兩個任務的優先順序（Job ID）大小，如果 priority1 比 priority2 小，那麼返回 true，表示 s1 的優先順序比 s2 的高。由於 Job ID 是順序生成的，先生成的 Job ID 比較小，所以先提交的 Job 肯定比後提交的 Job 優先順序高，也即先提交的 Job 會被先執行。
如果 s1 和 s2 的 priority 相同，表示為同一個 Job 的不同 Stage，則比較 Stage ID，Stage ID 小則優先順序高。
FAIR 排程演算法為 FairSchedulingAlgorithm，該演算法的 comparator 方法的 Scala 原始碼如下：
override def comparator(s1: Schedulable, s2: Schedulable): Boolean = {
val minShare1 = s1.minShare
val minShare2 = s2.minShare
val runningTasks1 = s1.runningTasks
val runningTasks2 = s2.runningTasks
val s1Needy = runningTasks1 < minShare1
val s2Needy = runningTasks2 < minShare2
val minShareRatio1 = runningTasks1.toDouble / math.max(minShare1, 1.0)
val minShareRatio2 = runningTasks2.toDouble / math.max(minShare2, 1.0)
val taskToWeightRatio1 = runningTasks1.toDouble / s1.weight.toDouble
val taskToWeightRatio2 = runningTasks2.toDouble / s2.weight.toDouble
var compare = 0
if (s1Needy && !s2Needy) {
return true
} else if (!s1Needy && s2Needy) {
return false
} else if (s1Needy && s2Needy) {
compare = minShareRatio1.compareTo(minShareRatio2)
} else {
compare = taskToWeightRatio1.compareTo(taskToWeightRatio2)
}
if (compare < 0) {
true
} else if (compare > 0) {
false
} else {
s1.name < s2.name
}
}
由以上程式碼可以看到，FAIR 任務排程主要由兩個因子來控制（關於 FAIR 排程的配置，可參考${SPARK_HOME}/conf/fairscheduler.xml.template檔案）：
weight：相對於其它池，它控制池在叢集中的份額。預設情況下，所有池的權值為 1。例如，如果給定一個特定池的權重為 2，它將獲得比其它池多兩倍的資源。設定高權重(比如 1000)也可以實現池與池之間的優先順序。如果設定為-1000，則該排程池一有任務就會馬上執行。
minShare：最小 CPU 核心數，預設是 0，它能確保池總是能夠快速地獲得一定數量的資源(例如 10 個核)，在權重相同的情況下，minShare 越大，可以獲得更多的資源。
對以上程式碼的理解：
如果 s1 所在的任務池正在執行的任務數量比 minShare 小，而 s2 所在的任務池正在執行的任務數量比 minShare 大，那麼 s1 會優先排程。反之，s2 優先排程。
如果 s1 和 s2 所在的任務池正在執行的 task 數量都比各自 minShare 小，那麼 minShareRatio 小的優先被排程。
如果 s1 和 s2 所在的任務池正在執行的 task 數量都比各自 minShare 大，那麼 taskToWeightRatio 小的優先被排程。
如果 minShareRatio 或 taskToWeightRatio 相同，那麼最後比較各自 Pool 的名字。
7.3 Spark RDD 排程過程
如下圖所示，Spark 對 RDD 執行排程的過程，建立 RDD 並生成 DAG，由 DAGScheduler 分解 DAG 為包含多個 Task（即 TaskSet）的 Stages，再將 TaskSet 傳送至 TaskScheduler，由 TaskScheduler 來排程每個 Task，並分配到 Worker 節點上執行，最後得到計算結果。
（圖片來源：Spark2.3.2 source code analysis）
八、Spark RDD 常用函式
8.1 Transformation
8.2 Action
