Spark：架构及原理

秒速五厘米 2022-06-02 06:35 301阅读 0赞

## 基本术语： ##

> Standalone模式下存在的角色：

Client:客户端进程，负责提交作业到Master
    Master：Standalone模式下的`主控节点`，负责接收client提交的作业，管理worker，并命令worker启动Driver和Executor。
    Worker：Standalone模式下slave节点上的`守护进程`，负责管理本节点的资源，定期向Master汇报心跳，接收Master的命令，启动Driver和Executor。
    Driver：一个Spark作业运行时包括一个Driver进程，也是作业的`主进程`，负责作业的解析、生成Stage并调度Task到Executor。包括GAGScheduler，TaskScheduler。
    Executor：即作业真正执行的地方，一个集群一般包含多个Executor，每个Executor接收Driver的命令Launch Task，一个Executor可以执行一个到多个Task。

> 作业相关的名词解释

Stage：一个Spark作业一般包含一到多个Stage
    Task：一个Stage包含一个到多个Task，通过多个Task实现并行运行的功能。
    DAGScheduler:实现将Spark作业分解成一个到多个Stage，每个Stage根据RDD的分区个数决定Task的个数，然后生成相应的Task set放到TaskScheduler中。
    TaskScheduler:实现Task分配到Executor上执行。

将这些术语串起来的运行层次图如下：  
![这里写图片描述][SouthEast]

Job=多个Stage，Stage=多个`同种`Task，Task分为ShuffleMapTask和ResultTask，Dependency分为ShuffleDependency和NarrowDependency。

## Spark运行模式： ##

Standalone模式架构图：  
![这里写图片描述][SouthEast 1]

该模式主要的节点有client节点、Master节点和worker节点。其中Driver既可以运行在Master节点上，也可以运行在Client节点端。  
当用spark-shell交互式工具提交Spark的job时，Driver在Master节点上运行；  
当使用spark-submit工具提交job或者在eclipse、IDEA等平台上使用“new SparkConf.setManager(“spark://master:7077”)”方式运行Spark任务时，Driver是运行在本地Client端上的。  
运行过程图：(参考[博客][Link 1])  
![这里写图片描述][SouthEast 2]

*  SparkContext连接到Master，想Master注册并申请资源(CPU Core 和Memory)
 *  Master根据SparkContext的资源申请要求和worker心跳周期内报告的信息决定在哪个worker上分配资源，然后在该Worker上获取资源，然后启动StandaloneExecutorBackend
 *  StandaloneExecutorBackend向SparkContext注册
 *  SparkContext将Applicaiton代码发送给StandaloneExecutorBackend；并且SparkContext解析Applicaiton代码，构建DAG图，并提交给DAG Scheduler分解成Stage（当碰到Action操作时，就会催生Job；每个Job中含有1个或多个Stage，Stage一般在获取外部数据和shuffle之前产生），然后以Stage（或者称为TaskSet）提交给Task Scheduler，Task Scheduler负责将Task分配到相应的Worker，最后提交给StandaloneExecutorBackend执行；
 *  StandaloneExecutorBackend会建立Executor线程池，开始执行Task，并向SparkContext报告，直至Task完成  
    所有Task完成后，SparkContext向Master注销，释放资源StandaloneExecutorBackend会建立Executor线程池，开始执行Task，并向SparkContext报告，直至Task完成；
 *  所有Task完成后，SparkContext向Master注销，释放资源；

## Yarn ##

Spark On Yarn模式根据Driver在集群中的位置分为两种模式：一种是YARN-Client模式，另一种是YARN-Cluster(或称为YARN-Client)

在此以YARN-Cluster为例：  
![这里写图片描述][SouthEast 3]

*  Spark Yarn Client向YARN中提交应用程序，包括ApplicationMaster程序、启动ApplicationMaster的命令、需要在Executor中运行的程序等
 *  ResourceManager收到请求后，在集群中选择一个NodeManager，为该应用程序分配第一个Container，要求它在这个Container中启动应用程序的ApplicationMaster，其中ApplicationMaster进行SparkContext等的初始化
 *  ApplicationMaster向ResourceManager注册，这样用户可以直接通过ResourceManage查看应用程序的运行状态，然后它将采用轮询的方式通过RPC协议为各个任务申请资源，并监控它们的运行状态直到运行结束
 *  一旦ApplicationMaster申请到资源（也就是Container）后，便与对应的NodeManager通信，要求它在获得的Container中启动CoarseGrainedExecutorBackend，CoarseGrainedExecutorBackend启动后会向ApplicationMaster中的SparkContext注册并申请Task。这一点和Standalone模式一样，只不过SparkContext在Spark Application中初始化时，使用CoarseGrainedSchedulerBackend配合YarnClusterScheduler进行任务的调度，其中YarnClusterScheduler只是对TaskSchedulerImpl的一个简单包装，增加了对Executor的等待逻辑等
 *  ApplicationMaster中的SparkContext分配Task给CoarseGrainedExecutorBackend执行，CoarseGrainedExecutorBackend运行Task并向ApplicationMaster汇报运行的状态和进度，以让ApplicationMaster随时掌握各个任务的运行状态，从而可以在任务失败时重新启动任务
 *  应用程序运行完成后，ApplicationMaster向ResourceManager申请注销并关闭自己

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[Link 1]: http://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/51833681
[SouthEast 2]: /images/20220602/87c6fdc39a4c4a0e87015ed2a988156d.png
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