Spark一路火花带闪电——Spark底层原理介绍
文章目录
- Spark计算引擎原理
- 1.1 术语
- 1.1.1 Application：Spark应用程序
- 1.1.2 Driver：驱动程序
- 1.1.3 Cluster Manager：资源管理器
- 1.1.4 Executor：执行器
- 1.1.5 Worker：计算节点
- 1.1.6RDD：弹性分布式数据集
- 1.1.7 DAGScheduler：有向无环图调度器
- 1.1.8 TaskScheduler：任务调度器
- 1.1.9 Job：作业
- 1.2 计算流程
- RDD 原理
- DAG
- 窄依赖
- **宽依赖**
- **Stage概念**
- **RDD partitioner与并行度**
Spark计算引擎原理
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。
- 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）
- Cluster manager分配应用程序执行需要的资源，在Worker节点上创建Executor
- 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。
1.1 术语
1.1.1 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:
1.1.2 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:
1.1.3 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，如下图所示:
1.1.4 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:
1.1.5 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:
1.1.6RDD：弹性分布式数据集
Resillient Distributed Dataset，Spark的基本计算单元，可以通过一系列算子进行操作(主要有Transformation和Action操作)，如下图所示:
1.1.7 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。
1.1.8 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:
1.1.9 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:
1.2 计算流程
RDD 原理
DAG
RDD提供了许多转换操作，每个转换操作都会生成新的RDD，这是新的RDD便依赖于原有的RDD，这种RDD之间的依赖关系最终形成了DAG（Directed Acyclic Graph，有向无环图）。
窄依赖
父RDD每一个分区最多被一个子RDD的分区所用;表现为一个父RDD的分区对应于一个子RDD的分区，或两个父RDD的分区对应于一个子RDD 的分区。如图所示:
宽依赖
父RDD的每个分区都可能被多个子RDD分区所使用，子RDD分区通常对应所有的父RDD分区。如图所示:
常见的窄依赖有：map、filter、union、mapPartitions、mapValues、join(父RDD是hash-partitioned ：如果JoinAPI之前被调用的RDD API是宽依赖(存在shuffle), 而且两个join的RDD的分区数量一致，join结果的rdd分区数量也一样，这个时候join api是窄依赖)。
常见的宽依赖有groupByKey、partitionBy、reduceByKey、join(父RDD不是hash-partitioned ：除此之外的，rdd 的join api是宽依赖)。
其实区分宽窄依赖主要就是看父RDD的一个Partition的流向，要是流向一个的话就是窄依赖，流向多个的话就是宽依赖。看图理解：
Stage概念
Spark任务会根据RDD之间的依赖关系，形成一个DAG有向无环图，DAG会提交给DAGScheduler，DAGScheduler会把DAG划分相互依赖的多个stage，划分stage的依据就是RDD之间的宽窄依赖。遇到宽依赖就划分stage,每个stage包含一个或多个task任务。然后将这些task以taskSet的形式提交给TaskScheduler运行。stage是由一组并行的task组成。
- stage切割规则
切割规则：从后往前，遇到宽依赖就切割stage。
比较hadoop，每执行一个map或reduce都要开启一个新的进程，是不是很耗时，但是在spark中通过划分RDD的依赖关系，可以让多个窄依赖在一个线程中以流水线执行，快速且节省资源。
DAG将一个job根据宽依赖划分多个stage，一个stage的父stage都执行完才能开始执行，通过这样有逻辑地执行任务可以避免冗余操作，合理安排执行顺序，大大节约了时间。
RDD partitioner与并行度
每个RDD都有Partitioner属性，它决定了该RDD如何分区，当然Partition的个数还将决定每个Stage的Task个数。当前Spark需要应用设置Stage的并行Task个数（配置项为：spark.default.parallelism），在未设置的情况下，子RDD会根据父RDD的Partition决定，如map操作下子RDD的Partition与父Partition完全一致，Union操作时子RDD的Partition个数为父Partition个数之和。
如何设置spark.default.parallelism对用户是一个挑战，它会很大程度上决定Spark程序的性能。