Spark中ContinuousExecution执行流程是怎么样的

Spark的ContinuousExecution执行流程是通过一系列的RDD操作来实现的。首先，Spark会根据用户指定的输入源（如HDFS文件）来创建一个初始RDD。然后，用户可以对RDD执行各种转换操作，如map、filter、groupByKey等。最后，用户可以对RDD执行一些行动操作，如saveAsTextFile等，来将RDD的内容输出到指定的位置。

Spark的ContinuousExecution执行流程可以分为三个阶段：

1. 任务提交阶段

在这个阶段，用户需要指定Spark应用程序的入口类，并且将相关的依赖包打包成一个JAR文件。然后，用户需要使用spark-submit命令来提交Spark应用程序。

2. 任务执行阶段

在这个阶段，Spark会根据用户提交的应用程序来创建一个或多个Executor来执行相关的任务。Executor是Spark应用程序的运行时组件，它负责运行用户的Spark任务。

3. 任务结束阶段

在这个阶段，Spark会将任务的结果输出到指定的位置，并且会将Executor中的资源释放掉。