Spark运行原理【史上最详细】

Spark应用程序以进程集合为单位在分布式集群上运行，通过driver程序的main方法创建的SparkContext对象与集群交互。

1、Spark通过SparkContext向Cluster manager(资源管理器)申请所需执行的资源（cpu、内存等）

2、Cluster manager分配应用程序执行需要的资源，在Worker节点上创建Executor

3、SparkContext 将程序代码（jar包或者python文件）和Task任务发送给Executor执行，并收集结果给Driver。

                                                          图1 Spark运行原理图

Spark详细运行过程如下图

                                                        图2 Spark运行详细流程

                                                         图3 Spark运行流程描述

涉及的几个定义和详细的运行过程如下：

1、Application：Spark应用程序

    指的是用户编写的Spark应用程序，包含了Driver功能代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码。

    Spark应用程序，由一个或多个作业JOB组成，如下图所示。

                                                        图4 Spark应用程序组成

2、Driver：驱动程序

    Spark中的Driver即运行上述Application的Main()函数并且创建SparkContext，其中创建SparkContext的目的是为了准备Spark应用程序的运行环境。在Spark中由SparkContext负责和ClusterManager通信，进行资源的申请、任务的分配和监控等；当Executor部分运行完毕后，Driver负责将SparkContext关闭。通常SparkContext代表Driver，如下图所示。

                                                                 图5  Driver驱动程序组成

3、Cluster Manager：资源管理器

    指的是在集群上获取资源的外部服务，常用的有：Standalone，Spark原生的资源管理器，由Master负责资源的分配；Haddop Yarn，由Yarn中的ResearchManager负责资源的分配；Messos，由Messos中的Messos Master负责资源管理。

4、Executor：执行器

    Application运行在Worker节点上的一个进程，该进程负责运行Task，并且负责将数据存在内存或者磁盘上，每个Application都有各自独立的一批Executor，如下图所示。

                                                                 图6 Executor运行原理

5、Worker：计算节点

    集群中任何可以运行Application代码的节点，类似于Yarn中的NodeManager节点。在Standalone模式中指的就是通过Slave文件配置的Worker节点，在Spark on Yarn模式中指的就是NodeManager节点，在Spark on Messos模式中指的就是Messos Slave节点，如下图所示。

                                                                   图7 Worker运行原理

 

6、DAGScheduler：有向无环图调度器

基于DAG划分Stage 并以TaskSet的形势提交Stage给TaskScheduler；负责将作业拆分成不同阶段的具有依赖关系的多批任务；最重要的任务之一就是：计算作业和任务的依赖关系，制定调度逻辑。在SparkContext初始化的过程中被实例化，一个SparkContext对应创建一个DAGScheduler。

                                                            图8 DAGScheduler图解

7、TaskScheduler：任务调度器

将Taskset提交给worker（集群）运行并回报结果；负责每个具体任务的实际物理调度。如图所示。

                                                          图9 TaskScheduler图解

8、Job：作业

由一个或多个调度阶段所组成的一次计算作业；包含多个Task组成的并行计算，往往由Spark Action催生，一个JOB包含多个RDD及作用于相应RDD上的各种Operation。如图所示。

                                                     图10 Job图解

9、Stage：调度阶段

一个任务集对应的调度阶段；每个Job会被拆分很多组Task，每组任务被称为Stage，也可称TaskSet，一个作业分为多个阶段；Stage分成两种类型ShuffleMapStage、ResultStage。如图所示。

 

                                                       图11 Stage图解

Application多个job多个Stage：Spark Application中可以因为不同的Action触发众多的job，一个Application中可以有很多的job，每个job是由一个或者多个Stage构成的，后面的Stage依赖于前面的Stage，也就是说只有前面依赖的Stage计算完毕后，后面的Stage才会运行。

划分依据：Stage划分的依据就是宽依赖，何时产生宽依赖，reduceByKey, groupByKey等算子，会导致宽依赖的产生。

核心算法：从后往前回溯，遇到窄依赖加入本stage，遇见宽依赖进行Stage切分。Spark内核会从触发Action操作的那个RDD开始从后往前推，首先会为最后一个RDD创建一个stage，然后继续倒推，如果发现对某个RDD是宽依赖，那么就会将宽依赖的那个RDD创建一个新的stage，那个RDD就是新的stage的最后一个RDD。然后依次类推，继续继续倒推，根据窄依赖或者宽依赖进行stage的划分，直到所有的RDD全部遍历完成为止。

将DAG划分为Stage剖析：如上图，从HDFS中读入数据生成3个不同的RDD，通过一系列transformation操作后再将计算结果保存回HDFS。可以看到这个DAG中只有join操作是一个宽依赖，Spark内核会以此为边界将其前后划分成不同的Stage. 同时我们可以注意到，在图中Stage2中，从map到union都是窄依赖，这两步操作可以形成一个流水线操作，通过map操作生成的partition可以不用等待整个RDD计算结束，而是继续进行union操作，这样大大提高了计算的效率。

10、TaskSet：任务集

由一组关联的，但相互之间没有Shuffle依赖关系的任务所组成的任务集。如图所示。

                                               图12 Stage图解

提示：

1）一个Stage创建一个TaskSet；

2）为Stage的每个Rdd分区创建一个Task,多个Task封装成TaskSet

11、Task：任务

被送到某个Executor上的工作任务；单个分区数据集上的最小处理流程单元（单个stage内部根据操作数据的分区数划分成多个task）。如图所示。

                                图13 Task图解

总体如图所示：

                                                                         图14 汇总图解

 

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