四, Spark运行架构-Toy模板网

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四, Spark 运行架构

4.1 整体架构

Spark框架的核心是一个计算引擎, 整体来说, 它采用了主-从master-slave的结构
下图是Spark执行时的基本结构,
- Driver表示master: 负责管理整个集群中的作业任务调度
- Executor是slave: 负责实际执行任务

四, Spark运行架构

Spark Apllication的运行架构由两部分组成: Driver program(SparkContext)和Excutor, Spark Application一般都是在集群中运行, 比如Spark Standalone, YARN, Mesos, 这个集群模式给Spark Application 提供了计算资源, 并对这些资源进行管理, 这些资源既可以给executor运行, 也可以给Driver Progam运行.
根据Spark Allication的Driver program是否在资源集群中运行, Spark Application的运行方式又可以分为Cluster模式 和 Client模式;

有必要掌握的基本术语:

四, Spark运行架构

术语	解释
`Application`	类似于MR中的概念, 指的是用户编写的`Spark应用程序`, 内含有一个Driver功能的代码和分布在集群中多个节点上运行的Excutor代码
`Driver Program`	`运行Application 的main()函数并且创建SparkContext`, 通常用SparkContext代表Driver Program; 其中创建SparkContext的目的是为了准备Spark应用程序的运行环境; 在Spark中由SparkContext负责和ClusterManager通信, 进行资源的申请, 任务的分配和监控; 当Excutor部分运行完毕后, Driver负责将SparkContext关闭.
`Excutor`	`为某个Application运行在Worker节点上的一个进程`, Excutor进程负责运行Task, 并且负责将数据存在内存或者磁盘上; 每个Application都有各自独立的excutors
`Cluster Manager`	指的是`在集群上获取资源的外部服务`，目前有： Ø Standalone：Spark原生的资源管理，由Master负责资源的分配；Ø Hadoop Yarn：由YARN中的ResourceManager负责资源的分配；
`Worker NOde`	`集群中任何可运行Application代码的节点`, 在Standalone模式中指的就是通过Slave文件配置的Worker节点，在Spark on Yarn模式中指的就是NodeManager节点
`Job`	包含`多个Task组成的并行计算`, 往往由Spark Action催生, 一个Job包含多个RDD及作用在相应RDD上的各种Operation;
`Stage`	每个`Job会被拆分为很多组Task, 每一组任务叫Stage`, 或者叫TaskSet
`Task`	被送到某个Excutor上的工作任务
`RDD`	Spark的基本计算单元, 可以通过一系列算子进行操作(主要有Trasformation和 Action操作)
`DAG Scheduler`	根据Job构建基于Stage的DAG，并提交Stage给TaskScheduler
`Task Scheduler`	将Taskset提交给worker（集群）运行并回报结果

4.2 核心组件

4.2.1 Driver && Excutor 计算组件

Driver: 运行Spark Application的main()函数, 并创建SparkContext

Driver 功能
1. 将用户程序(Spark Application)转化为作业(job)
2. 在 Excutor 之间调度任务(task)
3. 跟踪Excutor 的执行情况
4. 通过UI 展示查询运行情况

Excutor: Worker Node中的一个JVM进程, 用来执行分配给该节点的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。

Excutor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
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。

4.2.2 Master && Worker 资源(只存在于StandAlone中)

Spark集群的独立部署环境(StandAlone)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。

4.2.3 ApplicationMaster (AM) 计算-> AM -> 资源

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。

4.3 核心概念

4.3.1 Excutor与Core (核)

四, Spark运行架构

4.3.2 并行度(Parallelism)

在分布式计算框架中一般都是多个任务同时进行,由于任务分布在不同的计算结点进行计算, 所有能够真正的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, 一个作业的并行度是多少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;

并行: 同一时刻(某个时间点), 一起执行(parallelism)
并发: 某个时间段, 交替快速执行(Concurrence)

4.3.3 有向无环图(DAG)

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4.4 Spark提交流程

所谓的提交流程, 其实就是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运行架构参见下面示意图：

构建Spark Application的运行环境（启动SparkContext）

SparkContext向资源管理器（可以是Standalone、Mesos、Yarn）申请运行>3. Executor资源，并启动StandaloneExecutorBackend，executor向 SparkContext申请Task。

SparkContext将应用程序代码发放给executor

SparkContext构建成DAG图、将DAG图分解成Stage、将Taskset发送给Task Scheduler、最后由Task Scheduler将Task发放给Executor运行。

Task在Executor上运行，运行完毕释放所有资源。

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