Spark 运行架构

Spark 运行架构

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。

• Driver 表示 master，负责管理整个集群中的作业任务调度。
• Executor 则是 slave，负责实际执行任务。

核心组件

Spark 框架有两个核心组件：

• Driver
• Executor

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

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。

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。

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。

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。

核心概念

Executor 与 Core

Spark Executor 是集群中运行在工作节点（Worker）中的一个 JVM 进程，是整个集群中的专门用于计算的节点。在提交应用中，可以提供参数指定计算节点的个数，以及对应的资源。这里的资源一般指的是工作节点 Executor 的内存大小和使用的虚拟 CPU 核（Core）数量。

应用程序相关启动参数如下：

并行度（ Parallelism）

在分布式计算框架中一般都是多个任务同时执行

由于任务分布在不同的计算节点进行计算，所以能够真正地实现多任务并行执行

将整个集群并行执行任务的数量称之为并行度。

那么一个作业到底并行度是多少呢？这个取决于框架的默认配置。应用程序也可以在运行过程中动态修改。

有向无环图（ DAG）

简单理解就是将整个程序计算的执行过程用图形表示出来,这样更直观， 更便于理解，可以用于表示程序的拓扑结构。

DAG（Directed Acyclic Graph）有向无环图是由点和线组成的拓扑图形，该图形具有方向，不会闭环。

这里所谓的有向无环图，并不是真正意义的图形，而是由 Spark 程序直接映射成的数据流的高级抽象模型。

提交流程

》 什么是提交流程

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。

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。