Spark运行架构（一）

1. 运行架构

Spark框架的核心是一个计算引擎，整体来说，它采用了标准 master-slave 的结构。
如下图所示，它展示了一个 Spark执行时的基本结构。图形中的Driver表示master，负责管理整个集群中的作业任务调度。图形中的Executor 则是 slave，负责实际执行任务。

2. 核心组件

2.1 Driver

Spark驱动器节点，用于执行Spark任务中的main方法，负责实际代码的执行工作。Driver在Spark作业执行时主要负责：

• 将用户程序转化为作业（job）
• 在Executor之间调度任务(task)
• 跟踪Executor的执行情况
• 通过UI展示查询运行情况

实际上，我们无法准确地描述Driver的定义，因为在整个的编程过程中没有看到任何有关Driver的字眼。所以简单理解，所谓的Driver就是驱使整个应用运行起来的程序，也称之为Driver类。

2.2 Executor

Spark Executor是集群中工作节点（Worker）中的一个JVM进程，负责在 Spark 作业中运行具体任务（Task），任务彼此之间相互独立。Spark 应用启动时，Executor节点被同时启动，并且始终伴随着整个 Spark 应用的生命周期而存在。如果有Executor节点发生了故障或崩溃，Spark 应用也可以继续执行，会将出错节点上的任务调度到其他Executor节点上继续运行。

Executor有两个核心功能：

• 负责运行组成Spark应用的任务，并将结果返回给驱动器进程
• 它们通过自身的块管理器（Block Manager）为用户程序中要求缓存的 RDD 提供内存式存储。RDD
  是直接缓存在Executor进程内的，因此任务可以在运行时充分利用缓存数据加速运算。

2.3 Master & Worker

Spark集群的独立部署环境中，不需要依赖其他的资源调度框架，自身就实现了资源调度的功能，所以环境中还有其他两个核心组件：Master和Worker，这里的Master是一个进程，主要负责资源的调度和分配，并进行集群的监控等职责，类似于Yarn环境中的RM, 而Worker呢，也是进程，一个Worker运行在集群中的一台服务器上，由Master分配资源对数据进行并行的处理和计算，类似于Yarn环境中NM。

2.4 ApplicationMaster

Hadoop用户向YARN集群提交应用程序时,提交程序中应该包含ApplicationMaster，用于向资源调度器申请执行任务的资源容器Container，运行用户自己的程序任务job，监控整个任务的执行，跟踪整个任务的状态，处理任务失败等异常情况。
说的简单点就是，ResourceManager（资源）和Driver（计算）之间的解耦合靠的就是ApplicationMaster。

3. 运行模式

3.1 Yarn Client模式

Client模式将用于监控和调度的Driver模块在客户端执行，而不是在Yarn中，所以一般用于测试。

• Driver在任务提交的本地机器上运行
• Driver启动后会和ResourceManager通讯申请启动ApplicationMaster
• ResourceManager分配container，在合适的NodeManager上启动ApplicationMaster，负责向ResourceManager申请Executor内存
• ResourceManager接到ApplicationMaster的资源申请后会分配container，然后ApplicationMaster在资源分配指定的NodeManager上启动Executor进程
• Executor进程启动后会向Driver反向注册，Executor全部注册完成后Driver开始执行main函数
• 之后执行到Action算子时，触发一个Job，并根据宽依赖开始划分stage，每个stage生成对应的TaskSet，之后将task分发到各个Executor上执行。

3.2 Yarn Cluster模式

Cluster模式将用于监控和调度的Driver模块启动在Yarn集群资源中执行。一般应用于实际生产环境。

• Spark Yarn Client向YARN提交应用程序，类似于MapReduce向Yarn提交程序，会将程序文件、库文件和配置文件等上传到HDFS。
• 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中会运行SparkDriver，并进行SparkContext的初始化。
• ApplicationMaster向ResourceManager注册，这样用户可以直接通过ResourceManager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。
• 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。

4. 提交流程

所谓的提交流程，其实就是我们开发人员根据需求写的应用程序通过Spark客户端提交给Spark运行环境执行计算的流程。在不同的部署环境中，这个提交过程基本相同，但是又有细微的区别，我们这里不进行详细的比较，但是因为国内工作中，将Spark引用部署到Yarn环境中会更多一些，所以本课程中的提交流程是基于Yarn环境的。

Spark应用程序提交到Yarn环境中执行的时候，一般会有两种部署执行的方式：Client和Cluster。两种模式主要区别在于：Driver程序的运行节点位置。

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spark系列
Spark运行架构（一）
Spark SQL原理及常用方法详解（二）
Spark性能优化指南——基础篇（三）
Spark性能优化指南——高级篇（四）
spark与flink的区别（五）
Spark 为什么比 Hadoop 快（六）

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