Spark 运行架构

一、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。如下图所示，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。

二、核心组件

由上图可以看出，对于 Spark 框架有两个核心组件：

1、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Exector 之间调度任务(task)
• 跟踪 Executor 的执行任务
• 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.

2、Executor

Spark Executor 是集群中工作节点（Woker）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，并将结果返回给启动器进程
• 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计算。

3、Master & Worker

Spark 集群的独立部署环境中，不需要依赖其它的资源调度框架，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和NM。

4、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。

三、核心概念

1、Exuecutor 和 Core

Spark Executer 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Executer 的内存大小和使用的虚拟CPU核（Core）数量。

2、并行度（Parallelism）

在分布式计算框架中一般都是多个任务同事执行，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？整个取决于框架的默认配置。应用程序也可以在运行的过程中动态修改。

3、有向无环图（DAG）

大数据计算引擎框架我们根据使用方式的不同一般会分为四类，其中第一类就是Hadoop所承载的MapReduce它将计算分为两个阶段，分别为Map阶段和Reduce阶段。对于上层应用来说，就不得不想方设法去拆分算法，甚至于不得不在上层应用实现多个Job的串联，以完成一个完整的算法，例如迭代计算。由于这样的弊端，催生了支持DAG框架的产生。因此，支持DAG的框架被划分为第二代计算引擎。如Tez和Oozie来说，大多还是批处理的任务。接下来就是以Spark为代表的第三代的计算引擎。第三代计算引擎的特点主要是Job内部的 DAG 支持（不跨越 Job），以及实时计算。
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。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。

4、提交流程

所谓的提交流程，其实就是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。在不同的部署环境中，这个提交过程基本相同，但是又有细微的差别，我们这里不进行详细的比较，但是因为国内工作中，将Spark引用部署到Yarn环境中会更多一些，所以本学习课程中的提交流程是基于Yarn环境的。
提交流程分两大块：第一是资源的申请，第二是计算的准备，都准备好之后把计算发给资源就行了

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。
基本的原则：Driver 运行的位置，如果实在集群的里面执行的那么就是Cluster（集群模式），如果是在集群之外，那么就称之为Client模式。

Yarn Client 模式

Client 模式将用于监控和调度的 Driver 模块在客户端执行，而不是在 Yarn 中，所以一般用于测试：
1）Driver 在任务提交的本地机器上运行
2） Driver 启动后会和 ResourceManager 通讯申请启动 ApplicationMaster
3）ResourceManager 分配 container，在合适的NodeManager 上启动ApplicationMaster，负责向 ResourceManager 申请 Executor 内存。
4）ResourceManager 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。