本节书摘来自华章计算机《Spark与Hadoop大数据分析》一书中的第3章，第3.3节,作者：文卡特·安卡姆（Venkat Ankam） 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。
3.3 Spark 程序的生命周期
以下步骤讲解了配备 Standalone 资源管理器的 Spark 应用程序的生命周期，图3-8 显示了Spark程序的调度过程：
（1）用户使用 spark-submit 命令提交一个 Spark 应用程序。
（2）spark-submit 在同一节点（客户端模式）或集群（集群模式）上启动驱动进程，并调用由用户指定的 main 方法。
（3）驱动进程联系集群管理器，根据提供的配置参数来请求启动执行进程 JVM 所需的资源。
（4）集群管理器在工作机节点上启动执行进程 JVM。
（5）驱动进程扫描用户应用程序。根据程序中的 RDD 动作和变换，Spark 会创建一个运算图。
（6）当调用一个动作（如 collect）时，图会被提交到一个有向无环图（DAG）调度程序。DAG 调度程序将运算图划分成一些阶段。
（7）一个阶段由基于输入数据分区的任务组成。DAG 调度程序会通过流水线把运算符连一起，从而优化运算图。例如，很多映射（map）运算符可以调度到一个阶段中。这种优化对 Spark 的性能是很关键的。DAG 调度程序的最终结果是一组阶段。
（8）这些阶段会被传递到任务调度程序。任务调度程序通过集群管理器（Spark Standalone / Yarn / Mesos）启动任务。任务调度器并不知道阶段之间的依赖性。
（9）任务在执行进程上运行，从而计算和保存结果。
（10）如果驱动进程的 main 方法退出，或者它调用了 SparkContext.stop()，它就会终止执行进程并从集群管理器释放资源。
图3-8描述了 Spark 程序的调度过程：
3.3.1 流水线
在某些情况下，各阶段的物理集合不一定会完全和逻辑 RDD 图做到 1:1 对应。当无需移动数据就能根据其父节点计算出 RDD 时，就可以产生流水线。例如，当用户顺序地调用 map 和 filter 时，那些调用就可以被折叠成单个变换，它先映射再过滤每个元素。但是，复杂的 RDD 图会由 DAG 调度器划分为多个阶段。
利用 1.4 及更高版本的 Spark 管理界面，Spark 的事件时间轴和 DAG 可视化变得容易了。让我们执行以下代码来查看一个作业及其各阶段的 DAG 可视化：
图3-9 显示了上面的单词计数代码作业及其各阶段的可视化 DAG。它显示作业被分为两个阶段，因为在这种情况下发生了数据的混排。
3.3.2 Spark 执行的摘要
在此简要说明 Spark 执行摘要：
用户代码定义 RDD 的 DAG（有向无环图）
动作强制将 DAG 转换为执行计划
任务在集群上调度和执行
