spark 架构及运算逻辑

Spark的整体流程为：Client 提交应用，Master找到一个Worker启动Driver，Driver向Master或者资源管理器申请资源，之后将应用转化为RDD Graph，再由DAGScheduler将RDD Graph转化为Stage的有向无环图提交给TaskScheduler，由TaskScheduler提交任务给Executor执行。在任务执行的过程中，其他组件协同工作，确保整个应用顺利执行。

Spark架构采用了分布式计算中的Master-Slave模型。Master是对应集群中的含有Master进程的节点（ClusterManager），Slave是集群中含有Worker进程的节点。Master作为整个集群的控制器，负责整个集群的正常运行；Worker相当于是计算节点，接收主节点命令与进行状态汇报；Executor负责任务的执行；Client作为用户的客户端负责提交应用，Driver负责控制一个应用的执行，如图下图：

                                                                                 Spark 框架图

 

Spark集群部署后，需要在主节点和从节点分别启动Master进程和Worker进程，对整个集群进行控制。在一个Spark应用的执行过程中，Driver和Worker是两个重要角色。Driver 程序是应用逻辑执行的起点，负责作业的调度，即Task任务的分发，而多个Worker用来管理计算节点和创建Executor并行处理任务。在执行阶段，Driver会将Task和Task所依赖的file和jar序列化后传递给对应的Worker机器，同时Executor对相应数据分区的任务进行处理。

 

Spark的架构中的基本组件介绍：

ClusterManager：在Standalone模式中即为Master（主节点），控制整个集群，监控Worker。在YARN模式中为资源管理器。

Worker：从节点，负责控制计算节点，启动Executor或Driver。在YARN模式中为NodeManager，负责计算节点的控制。

Driver：运行Application的main()函数并创建SparkContext。

Executor：执行器，在worker node上执行任务的组件、用于启动线程池运行任务。每个Application拥有独立的一组Executors。

SparkContext：整个应用的上下文，控制应用的生命周期。

RDD：Spark的基本计算单元，一组RDD可形成执行的有向无环图RDD Graph。

DAG Scheduler：实现将Spark作业分解成一到多个Stage，每个Stage根据RDD的Partition个数决定Task的个数，然后生成相应的Task set放到TaskScheduler中。

TaskScheduler：将任务（Task）分发给Executor执行。

Stage：一个Spark作业一般包含一到多个Stage。

Task：一个Stage包含一到多个Task，通过多个Task实现并行运行的功能。

Transformations：转换(Transformations) (如：map, filter, groupBy, join等)，Transformations操作是Lazy的，也就是说从一个RDD转换生成另一个RDD的操作不是马上执行，Spark在遇到Transformations操作时只会记录需要这样的操作，并不会去执行，需要等到有Actions操作的时候才会真正启动计算过程进行计算。

Actions：操作(Actions) (如：count, collect, save等)，Actions操作会返回结果或把RDD数据写到存储系统中。Actions是触发Spark启动计算的动因。

SparkEnv：线程级别的上下文，存储运行时的重要组件的引用。

SparkEnv内创建并包含如下一些重要组件的引用。

MapOutPutTracker：负责Shuffle元信息的存储。

BroadcastManager：负责广播变量的控制与元信息的存储。

BlockManager：负责存储管理、创建和查找块。

MetricsSystem：监控运行时性能指标信息。

SparkConf：负责存储配置信息。

 

                                                                       Spark运行逻辑图

 

在Spark应用中，整个执行流程在逻辑上会形成有向无环图（DAG）。Action算子触发之后，将所有累积的算子形成一个有向无环图，然后由调度器调度该图上的任务进行运算。Spark的调度方式与MapReduce有所不同。Spark根据RDD之间不同的依赖关系切分形成不同的阶段（Stage），一个阶段包含一系列函数执行流水线。图中的A、B、C、D、E、F分别代表不同的RDD，RDD内的方框代表分区。数据从HDFS输入Spark，形成RDD A和RDD C，RDD C上执行map操作，转换为RDD D， RDD B和 RDD E执行join操作，转换为F，而在B和E连接转化为F的过程中又会执行Shuffle，最后RDD F 通过函数saveAsSequenceFile输出并保存到HDFS或 Hbase中