Spark中的Driver、Executor、Stage，2024年最新写给大数据开发软件工程师的3条建议

工作流程：

1. Driver 创建 SparkSession 并将应用程序转化为执行计划，将作业划分为多个 Stage，并创建相应的 TaskSet。
2. Driver 将 TaskSet 发送给 TaskScheduler 进行调度和执行。
3. TaskScheduler 根据资源情况将任务分发给可用的 Executor 进程执行。
4. Executor 加载数据并执行任务的操作，将计算结果保存在内存中。
5. Executor 将任务的执行结果返回给 Driver。
6. DAGScheduler 监控任务的执行状态和依赖关系，并根据需要调整任务的执行顺序和依赖关系。
7. TaskScheduler 监控任务的执行状态和资源分配情况，负责任务的调度和重新执行。

在 Spark 中，有多个概念和组件相互协作，以实现分布式数据处理。下面是这些概念和组件的详细说明及它们之间的工作关系：

1. Driver（驱动器）：

• Driver 是 Spark 应用程序的主要组件，负责整个应用程序的执行和协调。
• 它包含了应用程序的主函数，并将用户程序转化为执行计划。
• Driver 与集群管理器通信，请求资源，并监控应用程序的执行状态。
• 它还与 Executor 进程进行通信，发送任务并接收任务执行结果。

1. Executor（执行器）：

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