Spark集群架构和核心组件介绍

目录

一.Spark简介：

二.Apache Spark特点：

 三.集群架构：

3.1术语释义：

3.2集群架构执行过程：

3.3集群核心组件：

 3.3.1Driver：

3.3.2Executor：

3.3.3Master&Worker：

3.3.4ApplicationMaster：

四.Spark核心组件：

4.1 Spark Core

4.2 Spark SQL

4.3 Spark Streaming

4.4 Spark MLlib

4.5Spark GraphX

五.核心概念：

5.1 Executor与Core

 5.2 并行度：

5.3 有向无环图（DAG）

 5.4 提交过程

5.5 Yarn Client 模式

5.6 Yarn Cluster模式

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一.Spark简介：

Spark 于 2009 年诞生于加州大学伯克利分校 AMPLab，2013 年被捐赠给 Apache 软件基金会，2014 年 2 月成为 Apache 的顶级项目。相对于 MapReduce 的批处理计算，Spark 可以带来上百倍的性能提升，因此它成为继 MapReduce 之后，最为广泛使用的分布式计算框架。

Spark 是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。

二.Apache Spark特点：

• spark是一种由Scala语言开发的快速，通用，可扩展的大数据分析引擎
• 使用先进的 DAG 调度程序，查询优化器和物理执行引擎，以实现性能上的保证；
• 多语言支持，目前支持的有 Java，Scala，Python 和 R；
• 提供了 80 多个高级 API，可以轻松地构建应用程序；
• 支持批处理，流处理和复杂的业务分析；
• 丰富的类库支持：包括 SQL，MLlib，GraphX 和 Spark Streaming 等库，并且可以将它们无缝地进行组合；
• 丰富的部署模式：支持本地模式和自带的集群模式，也支持在 Hadoop，Mesos，Kubernetes 上运行；
• 多数据源支持：支持访问 HDFS，Alluxio，Cassandra，HBase，Hive 以及数百个其他数据源中的数据。

spark架构和支持数据源

 

 三.集群架构：

集群架构图

 

 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。

 如上图所示，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。

3.1术语释义：

Term（术语）	Meaning（含义）
Application	Spark 应用程序，由集群上的一个 Driver 节点和多个 Executor 节点组成。
Driver program	主运用程序，该进程运行应用的 main() 方法并且创建 SparkContext
Cluster manager	集群资源管理器（例如，Standlone Manager，Mesos，YARN）
Worker node	执行计算任务的工作节点
Executor	位于工作节点上的应用进程，负责执行计算任务并且将输出数据保存到内存或者磁盘中
Task	被发送到 Executor 中的工作单元

3.2集群架构执行过程：

1. 用户程序创建 SparkContext 后，它会连接到集群资源管理器（Cluster manager），集群资源管理器会为用户程序分配计算资源，并启动 Executor；
2. Driver 将计算程序划分为不同的执行阶段和多个 Task，之后将 Task 发送给 Executor；
3. Executor 负责执行 Task，并将执行状态汇报给 Driver，同时也会将当前节点资源的使用情况汇报给集群资源管理器。

3.3集群核心组件：

 3.3.1Driver：

   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，和hadoop的namenode定义相近。

3.3.2Executor：

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。和hadoop的datanode定义相近。 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。

3.3.3Master&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。

3.3.4ApplicationMaster：

  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。 

四.Spark核心组件：

spark基于Spark Core扩展了四个核心组件，分别用于满足不同领域的计算需求。

4.1 Spark Core

Spark Core 中提供了 Spark 最基础与最核心的功能，Spark 其他的功能如：Spark SQL， Spark Streaming，GraphX, MLlib 都是在 Spark Core 的基础上进行扩展的

4.2 Spark SQL

Spark SQL 是 Spark 用来操作结构化数据的组件。通过 Spark SQL，用户可以使用 SQL 或者 Apache Hive 版本的 SQL 方言（HQL）来查询数据。

特点：

• 能够将 SQL 查询与 Spark 程序无缝混合，允许您使用 SQL 或 DataFrame API 对结构化数据进行查询；
• 支持多种数据源，包括 Hive，Avro，Parquet，ORC，JSON 和 JDBC；
• 支持 HiveQL 语法以及用户自定义函数 (UDF)，允许你访问现有的 Hive 仓库；
• 支持标准的 JDBC 和 ODBC 连接；
• 支持优化器，列式存储和代码生成等特性，以提高查询效率。

4.3 Spark Streaming

Spark Streaming 是 Spark 平台上针对实时数据进行流式计算的组件，提供了丰富的处理数据流的 API，支持从 HDFS，Flume，Kafka，Twitter 和 ZeroMQ 读取数据，并进行处理。

 Spark Streaming 的本质是微批处理，它将数据流进行极小粒度的拆分，拆分为多个批处理，从而达到接近于流处理的效果。

4.4 Spark MLlib

MLlib 是 Spark 的机器学习库。其设计目标是使得机器学习变得简单且可扩展。它提供了以下工具：

• 常见的机器学习算法：如分类，回归，聚类和协同过滤；
• 特征化：特征提取，转换，降维和选择；
• 管道：用于构建，评估和调整 ML 管道的工具；
• 持久性：保存和加载算法，模型，管道数据；
• 实用工具：线性代数，统计，数据处理等。

4.5Spark GraphX

GraphX 是 Spark 面向图计算提供的框架与算法库，为了支持图计算，GraphX 提供了一组基本运算符（如： subgraph，joinVertices 和 aggregateMessages）以及优化后的 Pregel API。此外，GraphX 还包括越来越多的图形算法和构建器，以简化图形分析任务。

五.核心概念：

5.1 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图：

 5.2 并行度：

  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，记住，这里是并行，而不是并发。这里我们将 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。

5.3 有向无环图（DAG）

Spark应用程序会生成多个作业提交到Spark集群中进行处理。作业并不是应用被拆分的最小计算单元，Spark集群收到作业后会对作业进行切分和规则，进行相应调度。第一步将作业按照RDD转换操作切分为最小处理单元，即任务（Task）。第二步是对任务进行规划，生成包含多个任务的阶段（Stage）。这两步的都是由DAGScheduler实例生成。

Spark进行计算每一个RDD数据单元时是可以被切分为更小的数据块在不同的节点中处理，在不同节点的数据块就是分区（Partition）。在RDD转换过程汇总，就是以分区为最小单元进行处理的。

 5.4 提交过程

所谓的提交流程，其实就是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。 yarn环境使用比较多，所以着重写一下yarn。

 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。

5.5 Yarn Client 模式

1. Client模式将用于监控和调度的Driver模块在客户端执行，而不是Yarn中，所以一般用于测试
2. Driver在任务提交的本地机器上运行。
3. Dirver启动后会和ResourceManager通讯申请启动ApplicationMaster。
4. ResourceManager分配container，在合适的NodeManager上启动ApplicationMaster，负责向ResourceManager申请过Executor内存。
5. ResouceManager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
6. Executor进程启动后会向Driver反向注册，Executor全部注册完成后Dirver开始执行main函数。
7. 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。

5.6 Yarn Cluster模式

1. 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。
2. 在Yarn Cluster模式下，任务提交后会和ResouceManager通讯申请启动ApplicationMaster。
3. 随后ResouceManager分配container，在合适的NodeManager上启动ApplicationMaster，此时的ApplicationMaster就是Driver。
4. Driver启动后向ResouceManager申请Executor内存，ResouceManager接到ApplicationMaster的资源申请后会分配container，然后在合适的NodeManager上启动Executor进程。
5. 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。
6. 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。