Spark运行原理

秒速五厘米 2022-06-14 11:29 189阅读 0赞

主要内容

1.  Spark运行方式
2.  Spark运行原理解析

本节内容及部分图片来自：  
[http://blog.csdn.net/book\_mmicky/article/details/25714419][http_blog.csdn.net_book_mmicky_article_details_25714419]  
[http://blog.csdn.net/yirenboy/article/details/47441465][http_blog.csdn.net_yirenboy_article_details_47441465]  
这两篇文件对Spark的运行架构原理进行了比较深入的讲解，写得非常好，建议大家认真看一下，在此向作者致敬！

## 1. Spark运行方式 ##

用户编写完Spark应用程序之后，需要将应用程序提交到集群中运行，提交时使用脚本spark-submit进行，spark-submit可以带多种参数，参数选项可以通过下列命令查看

root@sparkmaster:/hadoopLearning/spark-1.5.0-bin-hadoop2.4/bin# ./spark-submit --help
    
     
      
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![这里写图片描述][20150921211746383]

可以看到，spark-submit提交参数如下：

./bin/spark-submit \
      --class <main-class>   --master <master-url> \   --deploy-mode <deploy-mode> \   --conf <key>=<value> \   ... # other options
      <application-jar> \
      [application-arguments]
     
      
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下面介绍几种常用Spark应用程序提交方式：

### （1）本地运行方式 –master local ###

//--master local，本地运行方式。读取文件可以采用本地文件系统也可采用HDFS，这里给出的例子是采用本地文件系统
    //从本地文件系统读取文件file:/hadoopLearning/spark-1.5.0-bin-hadoop2.4/README.md
    //生成的结果也保存到本地文件系统：file:/SparkWordCountResult
    root@sparkmaster:/hadoopLearning/spark-1.5.0-bin-hadoop2.4/bin# ./spark-submit --master local 
    --class SparkWordCount --executor-memory 1g 
    /root/IdeaProjects/SparkWordCount/out/artifacts/SparkWordCount_jar/SparkWordCount.jar 
    file:/hadoopLearning/spark-1.5.0-bin-hadoop2.4/README.md 
    file:/SparkWordCountResult
     
      
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![这里写图片描述][20150921213058543]

### （2）Standalone运行方式 –master spark://sparkmaster:7077 ###

采用Spark自带的资源管理器进行集群资源管理

//standalone运行，指定--master spark://sparkmaster:7077 //采用本地文件系统，也可采用HDFS //没有指定deploy-mode，默认为client deploy mode
    root@sparkmaster:/hadoopLearning/spark-1.5.0-bin-hadoop2.4/bin# 
    ./spark-submit --master spark://sparkmaster:7077 
    --class SparkWordCount --executor-memory 1g 
    /root/IdeaProjects/SparkWordCount/out/artifacts/SparkWordCount_jar/SparkWordCount.jar 
    file:/hadoopLearning/spark-1.5.0-bin-hadoop2.4/README.md 
    file:/SparkWordCountResult2
    
     
      
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图片来源：[http://blog.csdn.net/book\_mmicky/article/details/25714419][http_blog.csdn.net_book_mmicky_article_details_25714419]，

在执行过程中，可以通过[http://192.168.1.103:4040][http_192.168.1.103_4040]查看任务状态,192.168.1.103为sparkmaster IP地址：  
![这里写图片描述][20150921214320385]

也可以指定为cluster deploy mode，例如：

root@sparkmaster:/hadoopLearning/spark-1.5.0-bin-hadoop2.4/bin# ./spark-submit 
    --master spark://sparkmaster:7077 --deploy-mode cluster --supervise --class SparkWordCount --executor-memory 1g /root/IdeaProjects/SparkWordCount/out/artifacts/SparkWordCount_jar/SparkWordCount.jar 
     file:/hadoopLearning/spark-1.5.0-bin-hadoop2.4/README.md 
     file:/SparkWordCountResult3
     
      
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与 clinet deploy mode不同的是 cluster deploy mode中的SparkContext在集群内部创建。

### （3）Yarn运行方式 ###

采用Yarn作为底层资源管理器

//Yarn Cluster
    root@sparkmaster:/hadoopLearning/spark-1.5.0-bin-hadoop2.4/bin# 
    ./spark-submit --master yarn-cluster 
    --class org.apache.spark.examples.SparkPi 
    --executor-memory 1g 
    /root/IdeaProjects/SparkWordCount/out/artifacts/SparkWordCount_jar/SparkWordCount.jar
     
      
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图片来源：[http://blog.csdn.net/yirenboy/article/details/47441465][http_blog.csdn.net_yirenboy_article_details_47441465]

//Yarn Client
    root@sparkmaster:/hadoopLearning/spark-1.5.0-bin-hadoop2.4/bin# 
    ./spark-submit --master yarn-client  
    --class org.apache.spark.examples.SparkPi 
    --executor-memory 1g 
    /root/IdeaProjects/SparkWordCount/out/artifacts/SparkWordCount_jar/SparkWordCount.jar
     
      
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图片来源：[http://blog.csdn.net/yirenboy/article/details/47441465][http_blog.csdn.net_yirenboy_article_details_47441465]

//Yarn Client运行效果图  
![这里写图片描述][20150921220945481]

## 2. Spark运行原理解析 ##

## （1）窄依赖与宽依赖 ##

在前面讲的Spark编程模型当中，我们对RDD中的常用transformation与action 函数进行了讲解，我们提到RDD经过transformation操作后会生成新的RDD，前一个RDD与tranformation操作后的RDD构成了lineage关系，也即后一个RDD与前一个RDD存在一定的依赖关系，根据tranformation操作后RDD与父RDD中的分区对应关系，可以将依赖分为两种：**宽依赖（wide dependency)和窄依赖（narrow dependency)**，如下图所示：

![这里写图片描述][20150922085831136]

图中的**实线空心矩形**代表一个RDD，实线空心矩形中的带阴影的小矩形表示分区(partition）。从上图中可以看到， map,filter、union等transformation操作后的RDD仅依赖于父RDD的固定分区，它们是窄依赖的；而groupByKey后的RDD的分区与父RDD所有的分区都有依赖关系，此时它们就是宽依赖的。join操作存在两种情况，如果分区仅仅依赖于父RDD的某一分区，则是窄依赖的，否则就是宽依赖。

## （2）Spark job运行原理 ##

spark-submit提交Spark应用程序后，其执行流程如下：  
1 创建SparkContext对象，然后SparkContext会向Clutser Manager（集群资源管理器），例如Yarn、Standalone、Mesos等申请资源  
2 资源管理器在worker node上创建executor并分配资源（CPU、内存等)，后期excutor会定时向资源管理器发送心跳信息  
3 SparkContext启动DAGScheduler，将提交的作业(job）转换成若干Stage，各Stage构成DAG（Directed Acyclic Graph有向无环图），各个Stage包含若干相task，这些task的集合被称为TaskSet  
4 TaskSet发送给TaskSet Scheduler，TaskSet Scheduler将Task发送给对应的Executor，同时SparkContext将应用程序代码发送到Executor，从而启动任务的执行  
5 Executor执行Task，完成后释放相应的资源。

下图给出了DAGScheduler的工作原理：

![这里写图片描述][20150922141536952]

当RDDG触发相应的action操作（如collect）后，DAGScheduler会根据程序中的transformation类型构造相应的DAG并生成相应的stage，所有窄依赖构成一个stage，而单个宽依赖会生成相应的stage。上图中的黑色矩形表示这些RDD被缓存过，因此上图中的只需要计算stage2、 stage3即可

前面我们提到各Stage由若干个task组成，这些task构建taskset，最终交给Task Scheduler进行调度，最终将task发送到executor上执行，如下图所示 。

![这里写图片描述][20150922143823198]

## （3）spark-Shell jobs调度演示 ##

在spark-master上，启动spark-shell

root@sparkmaster:/hadoopLearning/spark-1.5.0-bin-hadoop2.4/bin# 
    ./spark-shell --master spark://sparkmaster:7077 
    --executor-memory 1g
    
     
      
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打开浏览器，输入: [http://sparkmaster:4040/][http_sparkmaster_4040]，并点击executors，可以查看集群中所有的executor，如下图所示  
![这里写图片描述][20150922153508651]  
从图中可以看到sparkmaster除了是一个executor之外，它还是一个driver即（standalone  clinet模式)

val rdd1= sc.textFile("/README.md")
    .flatMap(line => line.split(" "))
    .map(word => (word, 1))
    .groupByKey().reduceByKey((a,b)=>a+b)
     
      
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![这里写图片描述][20150922160304260]

点击stage 1 对应的的map，查看该stage中对应的task信息及在对应的executor上的执行情况：  
![这里写图片描述][20150922160402997]

[http_blog.csdn.net_book_mmicky_article_details_25714419]: http://blog.csdn.net/book_mmicky/article/details/25714419
[http_blog.csdn.net_yirenboy_article_details_47441465]: http://blog.csdn.net/yirenboy/article/details/47441465
[20150921211746383]: /images/20220614/cec4de01a78d47f989c3debb3801d2ab.png
[20150921213058543]: /images/20220614/4d4b2faf8a75494cac37732e66566fec.png
[20150922162207544]: /images/20220614/5c1dbbdc41bf46d7b57c1a3fd84ce551.png
[http_192.168.1.103_4040]: http://192.168.1.103:4040/
[20150921214320385]: /images/20220614/14acd480523d427dbcef15e75ada8b67.png
[20150922163010489]: /images/20220614/00907546ae0849148303d57beedf4fb9.png
[20150922163054427]: /images/20220614/7e66ff6e0db5434d84ad6b52733dc2e6.png
[20150921220945481]: /images/20220614/ef6996349dcb467caba31c40d61f839d.png
[20150922085831136]: /images/20220614/9d499547fbde40749a63783a820e5930.png
[20150922141536952]: /images/20220614/28d3504fcff54bcfaede84202ba98524.png
[20150922143823198]: /images/20220614/cdd841d62ff149209a204360fa65ae4f.png
[http_sparkmaster_4040]: http://sparkmaster:4040/
[20150922153508651]: /images/20220614/4c767879d77b4c829c9d0f0f0155962a.png
[20150922160304260]: /images/20220614/12234d2417f2465fb27fd44471ee1bf6.png
[20150922160402997]: /images/20220614/4aeb9711a6284636b24299dc98a2edfc.png

Spark运行原理

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