大数据之Spark架构设计与工作流程

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了大数据之Spark架构设计与工作流程。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

Apache Spark 架构设计是其高效、分布式处理能力的基础。Spark 的架构主要包括以下几个核心组件:

  1. Driver Program(驱动器)

    • 驱动器程序负责执行用户的主函数,创建 SparkContext 对象。
    • 它负责构建并优化 DAG(有向无环图),表示 RDD(弹性分布式数据集)操作的执行计划。
    • 驱动器还负责任务的调度,并与集群管理器(如 Hadoop YARN、Apache Mesos 或 Standalone 模式下的 Master 节点)进行通信以获取和分配资源。
  2. Cluster Manager(集群管理器)

    • 集群管理器是整个集群资源的管理者,根据应用需求分配执行作业所需的计算资源。
    • 在不同的部署模式下,集群管理器可以是 Hadoop YARN、Mesos、Kubernetes 或 Spark 自带的 Standalone 模式。
  3. Executor(执行器)

    • 执行器在集群中的每个工作节点上运行,由 Driver 程序启动并与之通信。
    • Executor 为应用程序提供了一块内存空间(包括存储区域和计算区域),用于缓存数据和执行实际的数据处理任务。
    • 执行器之间可以直接通过网络通信交换数据,从而实现高效的数据共享和协同计算。
  4. Task(任务)

    • Task 是 Spark 计算的基本单位,由 Driver 分配给 Executor 执行。
    • 当 RDD 进行转换或行动操作时,DAG 调度器会将这些操作分解成多个任务并在 Executor 上并发执行。
  5. RDD(弹性分布式数据集)

    • RDD 是 Spark 提供的核心抽象,代表了分布在集群中不同节点上的不可变、可分区的数据集合。
    • RDD 支持两种类型的算子:转换(Transformation)和动作(Action)。转换不会立即执行,而是构建 DAG;而动作触发 DAG 的执行,并从集群中收集结果。
  6. DAG Scheduler(DAG 调度器)

    • 在 Driver 中,DAG 调度器将多个转换操作合并成阶段(Stage),并生成任务集提交给底层的任务调度器(TaskScheduler)进一步执行。
  7. TaskScheduler(任务调度器)

    • 根据 DAG 调度器提供的任务集,任务调度器与集群管理器交互,将任务分配到各个可用的 Executor 上执行。

通过上述组件的协作,Spark 实现了一个高度灵活且容错性强的大数据处理框架,能够支持批处理、流处理、机器学习等多种应用场景。

Apache Spark 的工作流程主要包括以下步骤:

  1. 启动Spark应用程序

    • 用户通过编写一个主函数,创建 SparkContext 对象。这个对象是与Spark集群交互的入口点。
  2. 构建RDD(弹性分布式数据集)

    • 用户定义或从外部数据源读取数据,生成初始的 RDD。可以通过对基础数据集执行转换操作(Transformation)来生成新的 RDD。
  3. DAG构建和优化

    • 每个 RDD 转换操作都会被记录下来,并形成一个有向无环图(DAG)。在用户调用行动操作(Action)触发计算时,Spark 的 DAG Scheduler 将会根据血缘关系分析并优化这个图,将其拆分成一系列阶段(Stage),每个阶段由一组可以并行执行的任务(Task)组成。
  4. 任务调度与分配

    • 优化后的 DAG 被提交给 TaskScheduler,TaskScheduler 与 Cluster Manager 协作,将各个任务分配到集群中的 Executor 上执行。
    • Executor 在其所在的工作节点上为应用启动进程,维护一块内存空间用于存储和计算数据。
  5. 任务执行

    • 分配到 Executor 的任务开始执行,在Executor的内存中处理数据。如果数据量超过内存大小,Spark还支持磁盘存储或外存存储,如Hadoop HDFS等。
  6. 数据交换与缓存

    • 如果不同任务之间需要共享数据,Spark 可以通过网络进行数据交换,同时支持数据缓存于内存、磁盘或持久化到外部存储系统,以便后续复用。
  7. 结果收集与返回

    • 当所有任务完成后,行动操作的结果会被收集并返回给 Driver 程序。对于某些行动操作,例如 count 或 collect,Driver 会等待所有任务完成并将结果合并。
  8. 容错处理

    • 在整个过程中,Spark 提供了容错机制,包括 RDD 的 lineage 信息记录和 Checkpointing 功能,当节点失败时能够重新计算丢失的数据块。

总结来说,Spark 工作流程的核心就是:从驱动器程序发起计算请求,构建和优化计算逻辑,然后通过分布式执行器高效地在集群中执行任务,并最终将结果汇集回驱动器。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-809111.html

到了这里,关于大数据之Spark架构设计与工作流程的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 【PACS源码】认识PACS的架构和工作流程

           PACS系统的基本组成部分包括:数字影像采集、通讯和网络、医学影像存储、医学影像管理、各类工作站五个部分。          而目前PACS系统的软件架构选型上看,主要有C/S和B/S两种形式。        C/S架构,即Client /Server(客户机/服务器)架构,将运算任务合理分配到

    2024年02月11日
    浏览(39)
  • Python爬虫分布式架构 - Redis/RabbitMQ工作流程介绍

    在大规模数据采集和处理任务中,使用分布式架构可以提高效率和可扩展性。本文将介绍Python爬虫分布式架构中常用的消息队列工具Redis和RabbitMQ的工作流程,帮助你理解分布式爬虫的原理和应用。 为什么需要分布式架构? 在数据采集任务中,单机爬虫可能面临性能瓶颈和资

    2024年02月11日
    浏览(40)
  • 软件测试工作实施流程(1)——测试计划设计

    本文开始,我们将在研发模型及测试模型的基础上,介绍业内流行的测试工作实施流程,从测试计划开始直到测试活动结束,详细阐述每个阶段的工作内容,目的是为了加强测试工程师理解和执行规范化流程的能力。 学习目标: 了解软件测试工作流程。 掌握每个阶段的工作

    2024年02月01日
    浏览(53)
  • camunda工作流实战项目(表单设计器+流程编辑器,零代码创建流程)

    基于ruoyi平台和camunda工作流开发而成,结合bpmn.js流程编辑器和vform表单设计器,实现常规流程零代码创建。 具备流程中心的能力,支持外部任务,可协调多个业务系统协同工作 具备SaaS平台的能力,支持多租户,各业务系统可作为租户,创建自己的流程,通过外部任务与自身

    2024年02月12日
    浏览(53)
  • 2.Spark的工作与架构原理

    目标: spark的工作原理 spark数据处理通用流程 rdd 什么是 rdd rdd 的特点 spark架构 spark架构相关进程 spark架构原理 spark 的工作原理,如下图 图中中间部分是 spark 集群,也可以是基于 yarn 的,图上可以理解为 spark 的 standalone 集群,集群中有 6 个节点 左边是 spark 的客户端节点,

    2024年02月06日
    浏览(40)
  • 大数据面试题:请描述MapReduce中shuffle阶段的工作流程,如何优化shuffle阶段?

    map阶段处理的数据如何传递给reduce阶段 ,是MapReduce框架中最关键的一个流程,这个流程就叫 shuffle 。 shuffle: 洗牌、发牌——(核心机制:数据分区,排序,合并)。 shuffle是Mapreduce的核心,它分布在Mapreduce的map阶段和reduce阶段。一般把从Map产生输出开始到Reduce取得数据作为输

    2024年02月07日
    浏览(44)
  • 【Python】PySpark 数据计算 ③ ( RDD#reduceByKey 函数概念 | RDD#reduceByKey 方法工作流程 | RDD#reduceByKey 语法 | 代码示例 )

    RDD#reduceByKey 方法 是 PySpark 中 提供的计算方法 , 首先 , 对 键值对 KV 类型 RDD 对象 数据 中 相同 键 key 对应的 值 value 进行分组 , 然后 , 按照 开发者 提供的 算子 ( 逻辑 / 函数 ) 进行 聚合操作 ; 上面提到的 键值对 KV 型 的数据 , 指的是 二元元组 , 也就是 RDD 对象中存储的数据是

    2024年02月14日
    浏览(50)
  • TCP/IP协议工作原理与工作流程

    使用OSI模型来描述一个网络中的各个协议层,如下: TCP/IP协议,英文全称Transmission Control Protocol/Internet Protocol,包含了一系列构成互联网基础的网络协议,是Internet的核心协议。TCP/IP协议是一个协议簇,包含了应用协议、传输协议、网际互联协议和路由控制协议。如下图: 应

    2024年04月25日
    浏览(46)
  • 网络安全等级保护测评:工作流程及工作内容

    **一、** 网络安全等级保护测评过程概述 网络安全等级保护测评工作过程包括四个基本测评活动: 测评准备活动、方案编制活动、现场测评活动、报告编制活动 。而测评相关方之间的沟通与洽谈应贯穿整个测评过程。每一项活动有一定的工作任务。如下表。 01 基本工作流程

    2024年02月06日
    浏览(51)
  • AES工作流程

    工作流程 模式 1:加密 ⚫ 复位EN 重置AES模块 ⚫ 设置模式寄存器mode[1:0]=00,设置流数据处理模式寄存器CHMOD[1:0] ⚫ 写AES_KEYRx寄存器,CTR和CBC模式下写AES_IVRx寄存器 ⚫ 写EN=1,使能AES ⚫ 写AES_DINR 寄存器4次 ⚫ 等待CCF标志置起 ⚫ 从AES_DOUTR分4次读出加密结果 ⚫ 对于同一个key,重

    2024年02月01日
    浏览(46)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包