Spark 基本术语表

桃扇骨 2022-06-17 13:28 186阅读 0赞

以下内容来自 [http://spark.apache.org/docs/2.1.0/cluster-overview.html\#glossary][http_spark.apache.org_docs_2.1.0_cluster-overview.html_glossary] , 需要对 spark 的整个运行过程有所了解才能真正理解这些术语的涵义.

## 可以先看一下 [http://dblab.xmu.edu.cn/blog/972-2][http_dblab.xmu.edu.cn_blog_972-2] 了解一下概况. ##

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th align="center">术语</th> 
   <th align="left">术语简译</th> 
   <th align="center">涵义</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td align="center">application</td> 
   <td align="left">应用</td> 
   <td align="center">基于 Spark 构建的用户程序. 一般包括了集群上的一个 <em>driver</em> 程序与多个 executor</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="center">application jar</td> 
   <td align="left">应用的 jar 包</td> 
   <td align="center">包含了用户的 Spark application 的一个 jar 包. 在某些情况下用户可能想要创建一个囊括了应用及其依赖的 “超级” jar 包. 但实际上, 用户的 jar 不应该包括 Hadoop 或是 Spark 的库, 这些库会在运行时被进行加载.</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="center">driver program</td> 
   <td align="left">驱动程序</td> 
   <td align="center">运行 application 的 main() 函数和创建 SparkContext 的进程.</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="center">cluster manager</td> 
   <td align="left">集群管理器</td> 
   <td align="center">获取集群资源的一个外部服务, 比如 standalone 管理器, Mesos 和 YARN.</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="center">deploy mode</td> 
   <td align="left">部署模式</td> 
   <td align="center">区分 driver 进程在何处运行. 在 “cluster” 模式下, 框架在集群内部运行 driver. 在 “client” 模式下, 提交者在集群外部运行 driver.</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="center">worker node</td> 
   <td align="left">工作节点</td> 
   <td align="center">集群内任一能够运行 application 代码的节点</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="center">executor</td> 
   <td align="left">执行者</td> 
   <td align="center">在 worker node 上 application 启动的一个进程, 该进程运行 task 并在内存或磁盘上保存数据. 每个 application 都有其独有的 executor.</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="center">task</td> 
   <td align="left">任务</td> 
   <td align="center">发送到一个 executor 的一系列工作</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="center">job</td> 
   <td align="left">作业</td> 
   <td align="center">由多个 task 组成的一个并行计算, 这些 task 产生自一个 Spark action (比如, <em>save</em>, <em>collect</em>) 操作. 在 driver 的日志中可以看到 job 这个术语.</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="center">stage</td> 
   <td align="left">阶段</td> 
   <td align="center">每个 job 被分解为多个 stage, 每个 stage 其实就是一些 task 的集合, 这些 stage 之间相互依赖 (与 MapReduce 中的 map 与 reduce stage 类似). 在 driver 的日志中可以看到 stage 这个术语.</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

## [Spark 内部术语解释][Spark] ##

*  Application：基于 Spark 的用户程序，包含了 driver 程序和集群上的 executor；
 *  Driver Program：运行 main 函数并且新建 SparkContext 的程序；
 *  Cluster Manager：在集群上获取资源的外部服务 (例如:standalone,Mesos,Yarn)；
 *  Worker Node：集群中任何可以运行应用代码的节点；
 *  Executor：是在一个 worker node 上为某应用启动的一个进程，该进程负责运行任务，并且负责将数据存在内存或者磁盘上。每个应用都有各自独立的 executors；
 *  Task：被送到某个 executor 上的工作单元；
 *  Job：包含很多任务的并行计算，可以与 Spark 的 action 对应；
 *  Stage：一个 Job 会被拆分很多组任务，每组任务被称为 Stage(就像 Mapreduce 分 map 任务和 reduce 任务一样)。

[http_spark.apache.org_docs_2.1.0_cluster-overview.html_glossary]: http://spark.apache.org/docs/2.1.0/cluster-overview.html#glossary
[http_dblab.xmu.edu.cn_blog_972-2]: http://dblab.xmu.edu.cn/blog/972-2
[Spark]: https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-mapreduce-spark/