Spark 架构及运行流程

1. Spark 架构

Spark 遵循主从架构，即集群中由一个主服务器和若干个从服务器组成。

Spark 架构基于两个抽象：

• RDD：弹性分布式数据集
• DAG：有向无环图

1.1 Spark 运行架构

Spark 运行架构中包括：

• 集群资源管理器（Cluster Manager）
• Spark 驱动节点（Driver）
• 若干个工作节点（Worker Node）

1.2 Spark 组件

Application：

Spark Application 包含了一个 Driver 及多个 Executor。

Driver：

Spark 驱动节点，Driver 运行 Spark Application 的 main() 方法，创建SparkContext。SparkContext 负责和 Cluster Manager 通信，进行资源申请、任务分配和监控等。

Driver 在 Spark 作业执行时负责：

1. 将用户程序转换为作业（Job）
2. 在 Executor 之间调度任务（Task）
3. 跟踪 Executor 的执行情况
4. 通过 UI 展示查询 运行情况

Cluster Manager：

Cluster Manager 在 Standalone 模式中为 Master 节点，在 YARN 模式中为 Hadoop YARN Cluster Manager，在 Mesos 中为 Mesos Cluster Manager。Cluster Manager 负责声请和管理在 Worker Node 上运行应用所需的资源。

Executor：

Executor 为集群上的工作节点（Worker Node）中的 JVM 进程，负责运行 Task。Spark Application 启动时，Executor 被同时启动，并且伴随整个 Spark Application 的生命周期。

Executor 的两个核心功能：

• 负责运行组成 Spark Application 的 Task，并将结果返回给 Driver
• Executor 通过自身的块管理器（Block Manager）为 Application 中要求缓存的 RDD 提供内存存储（RDD 是直接缓存在 Executor 进程内，一次任务可以在运行时利用缓存数据加速运算）

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。Master 是一个进程，负责资源的调度和分配，并进行集群的监控等职责；Worker 也是一个进程，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处理和计算。

Master 相当于 YARN 的 RM，Worker 相当于 YARN 的 NM

Application Master：

Hadoop 用户向 YARN 集群提交 Application 时，提交程序中包含 Application Master，用于向资源管理器申请执行任务的资源容器 Container，运行用户自己的任务（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。

ResourceManager 和 Driver 之间的解耦合靠的就是 Application Master！

1.3 有向无环图

DAG（Directed Acyclic Graph）：有向无环图，是由点和线组成的拓扑图，具有方向且不会闭环。运行每个 Applicaiotn 都会构建基于 Stage（TaskSet）的 DAG。

根据 RDD 之间的依赖关系（宽、窄依赖）将不同的 DAG 划分成不同的 Stage 。对于窄依赖，partition 的转换工作在 stage 中完成计算；对于宽依赖，由于存在 shuffle，只能在上一层 RDD 处理完成后，才能开始接下来的计算，所以宽依赖时划分 stage 的依据。

1.4 任务划分

RDD 任务可划分为：Application、Job、Stage、Task。

Application：初始化一个 SparkContext时，即生成一个 Application

Job：一个 Action 算子就会生成一个 Job

Stage：根据 RDD 之间的依赖关系将不同的 Job 划分成不同的 Stage ，遇到一个宽依赖则划分一个 Stage

Task：Stage 是一个 TaskSet，将 Stage 划分的结果发送到不同的 Executor 执行即为一个 Task

2. 运行流程

1️⃣ Step1：构建 Spark Application 运行环境，启动 SparkContext；

2️⃣ Step2：SparkContext 向 Cluster Manager 注册，并申请 Executor 资源；

3️⃣ Step3：Master 根据 SparkContext 资源申请的要求和 Worker 心跳周期报告的信息决定在哪个 Worker 上分配资源，在相应的 Worker 上获取资源后，启动 StandaloneExecutorbackend；

4️⃣ Step4：StandaloneExecutorBackend 向 SparkContext 注册；

5️⃣ Step5：SparkContext 将 Application 分发给 Executor；

6️⃣ Step6：SparkContext 解析 Application ，构建 DAG 图，并交给 DAG Scheduler 分解成多个 Stage，

7️⃣ Step7：SparkContext 把每个 TaskSet（任务集）发送给 Task Scheduler (任务调度器）；

8️⃣ Step8：Executor 向 SparkContext 申请 Task，Task Scheduler 将 Task 发放给 Executor；同时，SparkContext 将应用程序代码发放给 Executor；

9️⃣ Step9：Task 在 Executor 上由 StandaloneExecutorBackend 运行，StandaloneExecutorBackend 会建立 Executor 线程池，开始执行Task；

1️⃣0️⃣ Step10：执行结果将反馈给 Task Scheduler，然后再反馈给 DAG Scheduler；

1️⃣1️⃣ Step11：Task 运行完毕后写入数据，SparkContext 向 ClusterManager 注销并释放所有资源。

 

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