Spark学习笔记（五）：Spark运行模式原理

刺骨的言语ヽ痛彻心扉 2021-10-25 12:16 383阅读 0赞

# 基本概念 #

1.  RDD:是Resillient Distributed Dataset (弹性分布式数据集）的简称，是分布式内存的一个抽象概念，提供了一种高度受限的共享内存模型
2.  DAG:是Directed Acyclic Graph (有向无环图）的简称，反映RDD之间的依赖关系
3.  Executor:是运行在工作节点（WorkerNode)的一个进程，一个Worker会启动多个Executor，负责运行Task
4.  Application:用户编写的Spark应用程序
5.  Driver：Application的驱动程序（如main方法）
6.  Task:运行在Executor上的工作单元，一个Executor会启动多个线程来执行Task
7.  Job: —个Job包含多个RDD及作用于相应RDD上的各种操作，**按照是否返回scala集合或对象进行划分，即以action操作来切分**
8.  Stage:是Job的基本调度单位，一个Job会分为多组Stage，**按照是否shuffle操作进行划分**，一个Stage会分为多组Task，**代表了一组关联的（同个分区）、相互之间没有Shuffle依赖关系的任务组成的任务集，task的个数由stage中最后一个RDD的分区数来决定**  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NneXVhbnNoaQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
    如下图：  
    蓝色框代表一个Stage，黄色框代表一个Task  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NneXVhbnNoaQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

# 运行架构 #

•Spark运行架构包括集群资源管理器（Cluster Manager)、运行作业任务的工作节点（Worker Node)、每个应用的任务控制节点（Driver)和每个工作节点上负责具体任务的执行进程（Executor)  
•资源管理器可以自带或Mesos或YARN与Hadoop MapReduce计算框架相比，Spark所采用的Executor有两个优点：

1.  是利用多线程来执行具体的任务，减少任务的启动开销
2.  是Executor中有一个BlockManager存储模块，会将内存和磁盘共同作为存储设备，有效减少IO开销  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NneXVhbnNoaQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

•一个Application由一个Driver和若干个Job构成，一个Job由多个Stage构 成，一个Stage由多个没有Shuffle关系的Task组成  
•当执行一个Application时，Driver会向集群管理器申请资源，启动 Executor，并向Executor发送应用程序代码和文件，然后在Executor上执行Task，运行结束后，执行结果会返回给Driver，或者写到HDFS或者其他数据库中

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NneXVhbnNoaQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

# 运行流程 #

(1) 首先为应用构建起基本的 运行环境，即由Driver创建一个 SparkContext，进行资源的申请 、任务的分配和监控  
(2) 资源管理器为Executor分 配资源，并启动Executor进程  
(3) SparkContext根据RDD的依赖关系构建DAG图，DAG图 提交给DAGScheduler解析成 Stage，然后把一个个TaskSet提 交给底层调度器TaskScheduler 处理；Executor 向 SparkContext 申请Task，Task Scheduler将 Task发放给Executor运行，并提供应用程序代码  
(4) Task在Executor上运行， 把执行结果反馈给 TaskScheduler，然后反馈给 DAGScheduler，运行完毕后写入数据并释放所有资源  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NneXVhbnNoaQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]  
总体而言，Spark运行架构具有以下特点：  
(1) 每个Application都有自己专属的Executor进程，并且该进程在Application运行期间一直驻留。Executor进程以多线程的方式运行Task  
(2) Spark运行过程与资源管理器无关，只要能够获取 Executor进程并保持通信即可  
(3) Task采用了数据本地性和推测执行等优化机制

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