Spark架构基本介绍

简介

• Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。
• Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架

优点

• 快速：spark有先进的DAG执行引擎，支持循环数据流和内存计算；spark在内存中的执行速度是MR的100倍，在磁盘上的运行速度是MR的10倍
• 易用：SPARK支持使用Java/Scala/Python/Sql语言快速编写应用，提供统一API，使得 编写应用程序更容易。编写应用程序更容易
• 通用：Spark提供了完整而强大的技术栈，包括SQL查询、流式计算、机器学习和图算法组件
• 运行模式多样：可运行于独立的集群模式中，可运行于Hadoop中，也可运行于Amazon EC2等云环境中，并且可以访问HDFS/Cassandra/HBase/Hive等多种数据源

生态系统

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• 第一层：各种文件存储系统
• 第二层：部署模式（详细信息下面介绍）
• 第三层：spark core是spark的核心组件，其操作对象是RDD（弹性分布式数据集），可以说是spark中的离线计算框架
• 第四层：处理流式数据的spark streaming；执行sql的sparksql；用于机器学习的MLlib；用于图计算的GraphX

术语介绍

• Application: Spark Application指的是用户编写的Spark应用程序，包含了一个Driver功能的代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码
• Master：主控节点，负责接收Client提交的作业，管理worker，并命令worker启动Driver和Executor
• Worker：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
• Driver：一个spark作业运行时包括一个driver进程，负责DAG图的构成，Stage的划分、Task的管理
• Executor: 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Apptication都有各自独立的一批 Executor
• Job: 包含多个Task组成的并行计算，往往由Spark Action触发生成， 一个Application中往往会产生多个Job
• Stage: 每个Job会被拆分成多组Task， 作为一个TaskSet， 其名称为Stage，Stage的划分和调度是有DAGScheduler来负责的，Stage有非最终的Stage（Shuffle Map Stage）和最终的Stage（Result Stage）两种，Stage的边界就是发生shuffle的地方
• Task: 被送到某个Executor上的工作单元，但hadoopMR中的MapTask和ReduceTask概念一样，是运行Application的基本单位，多个Task组成一个Stage，而Task的调度和管理等是由TaskScheduler负责
• Local模式：本地模式部署在单机，主要用于测试或实验；最简单的运行模式，所有进程都运行在一台机器的 JVM 中；本地模式用单机的多个线程来模拟Spark分布式计算，通常用来验证开发出来的应用程序逻辑上有没有问题
• cluster模式：
  • standalone：Spark可以通过部署与Yarn的架构类似的框架来提供自己的集群模式。该集群模式的架构设计与HDFS和Yarn大致相同，都是由一个主节点多个从节点组成；主：master，从：worker
  • spark on yarn：yarn-cluster是基于yarn集群进行调度管理的，yarn集群上有ResourceManager（RM）和NodeManager（NM）两个角色。在YARN中，每个Application实例都有一个Application Master进程，它是Application启动的第一个容器。它负责和ResourceManager打交道，并请求资源。获取资源之后告诉NodeManager为其启动container
  • yarn-client与yarn-cluster的区别：其实就是Application Master(AM)进程的区别(即Driver运行在哪)
    • yarn-client模式下，driver运行在客户端，也就是提交作业的机器上；ApplicationMaster仅仅向YARN请求executor，client会和请求的container通信来调度他们工作，也就是说Client不能离开
    • yarn-cluster模式下，driver运行在集群的AM中，它负责向YARN申请资源，并监督作业的运行状况；作业提交完就可以关掉Client，作业会继续在YARN上运行

任务提交流程

• standlone模式(http://spark.apache.org/docs/latest/spark-standalone.html)：

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  • 1.spark-submit 提交任务给 Master

  • 2.Master 收到任务请求后通过 LaunchDriver 向 Worker 请求启动 Driver

  • 3.Worker 收到请求后启动 Driver

  • 4.Driver 启动后向 Master 注册(用户App信息)。

  • 5.Master 收到 App 信息后根据资源的情况向 Worker 发送 launchExecutor 启动 Excutor

  • 6.Worker 收到 Master 的请求后启动相应的 Excutor

  • 7.Excutor 启动后负责与 Driver 通信， 执行相关任务

• yarn-cluster模式(http://spark.apache.org/docs/latest/running-on-yarn.html):

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  • 1.由client向RM提交请求，并上传jar到HDFS上，这期间包括四个步骤：
    • a).连接到RM
    • b).从 RM ASM（Applications Manager）中获得metric、queue和resource等信息
    • c).上传 app jar and spark-assembly jar
    • d).设置运行环境和container上下文（launch-container.sh等脚本)
  • 2.ASM 向 Scheduler 申请空闲 container
  • 3.Scheduler 向 ASM 返回空闲 container 信息(NM 等)
  • 4.RM(ASM)根据返回信息向 NM 申请资源
  • 5.NM 分配创建一个container 并创建Spark Application Master(AM）,此时 AM 上运行的是 Spark Driver（每个SparkContext都有一个 AM）
  • 6.AM启动后，和RM(ASM)通讯，请求根据任务信息向RM(ASM)申请 container 来启动 executor
  • 7.RM(ASM)将申请到的资源信息返回给AM
  • 8.AM 根据返回的资源信息区请求对应的 NM 分配 container 来启动 executor
  • 9.NM 收到请求会启动相应的 container 并启动 executor
  • 10.executor 启动成后 反向向 AM 注册
  • 11.executor 和 AM(Driver) 交互 完成任务
  • 12.后续的DAGScheduler、TaskScheduler、Shuffle等操作都是和standaloe一样
  • 13.等到所有的任务执行完毕后，AM 向 ASM 取消注册并释放资源

• yarn-client模式(http://spark.apache.org/docs/latest/running-on-yarn.html):
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  • 在yarn-client模式下，Driver运行在Client上，通过ApplicationMaster向RM获取资源。本地Driver负责与所有的executor container进行交互，并将最后的结果汇总。整体的过程与yarn-cluster类似。
  • 不同点在于 Driver 是运行在本地客户端，它的 AM 只是作为一个 Executor 启动器，并没有 Driver 进程。
  • 而且 Executor启动后是与 Client 端的 Driver 进行交互的，所以 Client 如果挂了 任务也就挂了。

高可用性(High Available)

• Spark同样存在单点故障问题，官方说明中的两种HA方式：

  • Standby Masters with ZooKeeper：

    
    
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    • 在集群中启动多个Master节点，连接到ZK的实例中，利用ZK来存储状态和进行Leader选举
    • 只有一个Master节点处于Active状态，其他都是Standby状态
    • 一旦ZK监听不到当前的Leader的心跳，另一个Standby Master就会被选举为Leader，然后恢复调度，继续任务
    • 整个恢复过程（从主节点第一次down掉开始）应在1到2分钟之间完成
    • 请注意，此延迟仅影响对新应用程序的调度，主节点故障切换期间已经运行的应用程序不受影响
  • Single-Node Recovery with Local File System：
    • ZooKeeper is the best way to go for production-level high availability, but if you just want to be able to restart the Master if it goes down, FILESYSTEM mode can take care of it
    • In order to enable this recovery mode, you can set SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS in spark-env using this configuration:

System property	Meaning	Since Version
spark.deploy.recoveryMode	Set to FILESYSTEM to enable single-node recovery mode (default: NONE).	0.8.1
spark.deploy.recoveryDirectory	The directory in which Spark will store recovery state, accessible from the Master's perspective.	0.8.1

后记

• 在yarn-client、yarn-cluster提交模式中，可以不启动Spark集群，因为相关的jvm环境有yarn管理(启动、结束等)
• standalone 提交模式中 Spark集群一定要启动，因为需要依赖worker、Master进行任务的启动、调度等。