Spark学习（一）——运行模式与运行流程

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概述

Spark，是一种通用的大数据计算框架，正如传统大数据技术Hadoop的MapReduce和Storm流式实时计算引擎等。
Spark包含了大数据领域常见的各类计算框架， 好比:

• Spark Core用于离线计算
• Spark SQL用于交互式查询
• Spark Streaming用于实时流式计算
• Spark MLlib用于机器学习
• Spark GraphX用于图计算

Spark VS MapReduce

这部分因为水平有限，只能转至其余大神的总结

www.cnblogs.com/deadend/p/6…
blog.csdn.net/wyz05160711…

简单总结一下：

• Spark提供了内存计算，可将中间结果放到内存中，对于迭代运算效率更高
• Spark基于DAG的任务调度执行机制，要优于Hadoop MapReduce的迭代执行机制
• 使用多线程池模型来减小task启动开稍，shuffle过程当中避免 没必要要的sort操做以及减小磁盘IO操做，而MapReduce使用多进程模型
• Spark提供了多种语言支持，特别是scala，方便易用

Spark重点概念

• Application: Appliction都是指用户编写的Spark应用程序，其中包括一个Driver功能的代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码
• Driver: Spark中的Driver即运行上述Application的main函数并建立SparkContext，建立SparkContext的目的是为了准备Spark应用程序的运行环境，在Spark中有SparkContext负责与ClusterManager通讯，进行资源申请、任务的分配和监控等，当Executor部分运行完毕后，Driver同时负责将SparkContext关闭，一般用SparkContext表明Driver
• Executor: 某个Application运行在worker节点上的一个进程，该进程负责运行某些Task，而且负责将数据存到内存或磁盘上，每一个Application都有各自独立的一批Executor， 在Spark on Yarn模式下，其进程名称为CoarseGrainedExecutor Backend。一个CoarseGrainedExecutor Backend有且仅有一个Executor对象， 负责将Task包装成taskRunner,并从线程池中抽取一个空闲线程运行Task， 这个每个CoarseGrainedExecutor Backend能并行运行Task的数量取决与分配给它的cpu个数
• Cluter Manager：指的是在集群上获取资源的外部服务。目前有三种类型
  • Standalon : spark原生的资源管理，由Master负责资源的分配
  • Apache Mesos:与hadoop MR兼容性良好的一种资源调度框架
  • Hadoop Yarn: 主要是指Yarn中的ResourceManager
• Worker: 集群中任何能够运行Application代码的节点，在Standalone模式中指的是经过slave文件配置的Worker节点，在Spark on Yarn模式下就是NodeManager节点
• Task: 被送到某个Executor上的工做单元，和hadoopMR中的MapTask和ReduceTask概念同样，是运行Application的基本单位，多个Task组成一个Stage，而Task的调度和管理等是由TaskScheduler负责
• Job: 包含多个Task组成的并行计算，每每由Spark Action触发生成， 一个Application中每每会产生多个Job
• Stage: 每一个Job会被拆分红多组Task， 做为一个TaskSet， 其名称为Stage，Stage的划分和调度是有DAGScheduler来负责的，Stage有非最终的Stage（Shuffle Map Stage）和最终的Stage（Result Stage）两种，Stage的边界就是发生shuffle的地方
• DAGScheduler: 根据Job构建基于Stage的DAG（Directed Acyclic Graph有向无环图)，并提交Stage给TASkScheduler。 其划分Stage的依据是RDD之间的依赖的关系找出开销最小的调度方法，以下图

• TASKSedulter: 将TaskSET提交给worker运行，每一个Executor运行什么Task就是在此处分配的. TaskScheduler维护全部TaskSet，当Executor向Driver发生心跳时，TaskScheduler会根据资源剩余状况分配相应的Task。另外TaskScheduler还维护着全部Task的运行标签，重试失败的Task。下图展现了TaskScheduler的做用

• 在不一样运行模式中任务调度器具体为：
  • Spark on Standalone模式为TaskScheduler
  • YARN-Client模式为YarnClientClusterScheduler
  • YARN-Cluster模式为YarnClusterScheduler 将这些术语串起来的运行层次图以下：

简单总结：Job=多个stage，Stage=多个同种task, Task分为ShuffleMapTask和ResultTask，Dependency分为ShuffleDependency(宽依赖)和NarrowDependency(窄依赖)

• ResultTask：对于 DAG 图中最后一个 Stage（也就是 ResultStage），会生成与该 DAG 图中哦最后一个 RDD （DAG 图中最后边）partition 个数相同的 ResultTask
• ShuffleMapTask：对于非最后的 Stage（也就是 ShuffleMapStage），会生成与该 Stage 最后的 RDD partition 个数相同的 ShuffleMapTask

Spark运行模式

Spark的运行模式多种多样，灵活多变，部署在单机上时，既能够用本地模式运行，也能够用伪分布模式运行，而当以分布式集群的方式部署时，也有众多的运行模式可供选择，这取决于集群的实际状况，底层的资源调度便可以依赖外部资源调度框架，主要有如下3种：

• local本地模式
• Spark内建的Standalone模式。
• Spark on Yarn模式
• Spark on mesos模式

local模式

此种模式下，咱们只要将Spark包解压便可使用，运行时Spark目录下的bin目录执行bin/spark-shell便可，适合本身练习以及测试的状况。

Spark运行模式（一）－－－－－Spark独立模式

Standalone模式

Spark(一): 基本架构及原理

• Standalone模式使用Spark自带的资源调度框架
• 采用Master/Slaves的典型架构，选用ZooKeeper来实现Master的HA
• 框架结构图以下:

• 该模式主要的节点有Client节点、Master节点和Worker节点。其中Driver既能够运行在Master节点上中，也能够运行在本地Client端。当用spark-shell交互式工具提交Spark的Job时，Driver在Master节点上运行；当使用spark-submit工具提交Job或者在Eclips、IDEA等开发平台上使用”new SparkConf.setManager(“spark://master:7077”)”方式运行Spark任务时，Driver是运行在本地Client端上的 运行过程以下图：

1. SparkContext链接到Master，向Master注册并申请资源（CPU Core 和Memory）
2. Master根据SparkContext的资源申请要求和Worker心跳周期内报告的信息决定在哪一个Worker上分配资源，而后在该Worker上获取资源，而后启动StandaloneExecutorBackend；
3. StandaloneExecutorBackend向SparkContext注册；
4. SparkContext将Applicaiton代码发送给StandaloneExecutorBackend；而且SparkContext解析Applicaiton代码，构建DAG图，并提交给DAG Scheduler分解成Stage（当碰到Action操做时，就会催生Job；每一个Job中含有1个或多个Stage，Stage通常在获取外部数据和shuffle以前产生），而后以Stage（或者称为TaskSet）提交给Task Scheduler，Task Scheduler负责将Task分配到相应的Worker，最后提交给StandaloneExecutorBackend执行；
5. StandaloneExecutorBackend会创建Executor线程池，开始执行Task，并向SparkContext报告，直至Task完成
6. 全部Task完成后，SparkContext向Master注销，释放资源

Spark on Yarn模式

Yarn的基本框架能够阅读前面的文章Hadoop学习（二）——MapReduce\Yarn架构。
Spark on YARN模式根据Driver在集群中的位置分为两种模式：一种是YARN-Client模式，另外一种是YARN-Cluster（或称为YARN-Standalone模式）。

Yarn Client模式

• Yarn-Client模式中，Driver在客户端本地运行，这种模式可使得Spark Application和客户端进行交互，由于Driver在客户端，因此能够经过webUI访问Driver的状态，默认是http://hadoop1:4040访问，而YARN经过http:// hadoop1:8088访问

• YARN-client的工做流程步骤为：

1. Spark Yarn Client向YARN的ResourceManager申请启动Application Master。同时在SparkContent初始化中将建立DAGScheduler和TASKScheduler等，因为咱们选择的是Yarn-Client模式，程序会选择YarnClientClusterScheduler和YarnClientSchedulerBackend
2. ResourceManager收到请求后，在集群中选择一个NodeManager，为该应用程序分配第一个Container，要求它在这个Container中启动应用程序的ApplicationMaster，与YARN-Cluster区别的是在该ApplicationMaster不运行SparkContext，只与SparkContext进行联系进行资源的分派
3. Client中的SparkContext初始化完毕后，与ApplicationMaster创建通信，向ResourceManager注册，根据任务信息向ResourceManager申请资源（Container）
4. 一旦ApplicationMaster申请到资源（也就是Container）后，便与对应的NodeManager通讯，要求它在得到的Container中启动CoarseGrainedExecutorBackend，CoarseGrainedExecutorBackend启动后会向Client中的SparkContext注册并申请Task
5. client中的SparkContext分配Task给CoarseGrainedExecutorBackend执行，CoarseGrainedExecutorBackend运行Task并向Driver 汇报运行的状态和进度，以让Client随时掌握各个任务的运行状态，从而能够在任务失败时从新启动任务
6. 应用程序运行完成后，Client的SparkContext向ResourceManager申请注销并关闭本身

YARN-Cluster模式

• 在YARN-Cluster模式中，当用户向YARN中提交一个应用程序后，YARN将分两个阶段运行该应用程序：

  1. 第一个阶段是把Spark的Driver做为一个ApplicationMaster在YARN集群中先启动；
  2. 第二个阶段是由ApplicationMaster建立应用程序，而后为它向ResourceManager申请资源，并启动Executor来运行Task，同时监控它的整个运行过程，直到运行完成

• YARN-cluster的工做流程分为如下几个步骤

1. Spark Yarn Client向YARN中提交应用程序，包括ApplicationMaster程序、启动ApplicationMaster的命令、须要在Executor中运行的程序等
2. ResourceManager收到请求后，在集群中选择一个NodeManager，为该应用程序分配第一个Container，要求它在这个Container中启动应用程序的ApplicationMaster，其中ApplicationMaster进行SparkContext等(Driver)的初始化
3. ApplicationMaster向ResourceManager注册，这样用户能够直接经过ResourceManage查看应用程序的运行状态，而后它将采用轮询的方式经过RPC协议为各个任务申请资源，并监控它们的运行状态直到运行结束
4. 一旦ApplicationMaster申请到资源（也就是Container）后，便与对应的NodeManager通讯，要求它在得到的Container中启动CoarseGrainedExecutorBackend，CoarseGrainedExecutorBackend启动后会向ApplicationMaster中的SparkContext注册并申请Task。这一点和Standalone模式同样，只不过SparkContext在Spark Application中初始化时，使用CoarseGrainedSchedulerBackend配合YarnClusterScheduler进行任务的调度，其中YarnClusterScheduler只是对TaskSchedulerImpl的一个简单包装，增长了对Executor的等待逻辑等
5. ApplicationMaster中的SparkContext分配Task给CoarseGrainedExecutorBackend执行，CoarseGrainedExecutorBackend运行Task并向ApplicationMaster汇报运行的状态和进度，以让ApplicationMaster随时掌握各个任务的运行状态，从而能够在任务失败时从新启动任务
6. 应用程序运行完成后，ApplicationMaster向ResourceManager申请注销并关闭本身

Spark Client 和 Spark Cluster的区别:

• 理解YARN-Client和YARN-Cluster深层次的区别以前先清楚一个概念：Application Master。在YARN中，每一个Application实例都有一个ApplicationMaster进程，它是Application启动的第一个容器。它负责和ResourceManager打交道并请求资源，获取资源以后告诉NodeManager为其启动Container。从深层次的含义讲YARN-Cluster和YARN-Client模式的区别其实就是ApplicationMaster进程的区别
• YARN-Cluster模式下，Driver运行在AM(Application Master)中，它负责向YARN申请资源，并监督做业的运行情况。当用户提交了做业以后，就能够关掉Client，做业会继续在YARN上运行，于是YARN-Cluster模式不适合运行交互类型的做业
• YARN-Client模式下，Driver运行在Client客户端中，Application Master仅仅向YARN请求Executor，Client会和请求的Container通讯来调度他们工做，也就是说Client不能离开

Spark的运行流程

Spark的基本运行流程

spark运行流程图以下：

1. 构建Spark Application的运行环境，启动SparkContext
2. SparkContext向资源管理器（能够是Standalone，Mesos，Yarn）申请运行Executor资源，并启动StandaloneExecutorbackend
3. Executor向SparkContext申请Task
4. SparkContext将应用程序分发给Executor
5. 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发送给Executor运行
6. Task在Executor上运行，运行完释放全部资源

RDD的基本运行流程

• RDD在Spark中运行大概分为如下三步：

  1. 建立RDD对象
  2. DAGScheduler模块介入运算，计算RDD之间的依赖关系，RDD之间的依赖关系就造成了DAG
  3. 每个Job被分为多个Stage。划分Stage的一个主要依据是当前计算因子的输入是不是肯定的（宽依赖窄依赖），若是是则将其分在同一个Stage，避免多个Stage之间的消息传递开销

• 示例图以下：

如下面一个按 A-Z 首字母分类，查找相同首字母下不一样姓名总个数的例子来看一下 RDD 是如何运行起来的

建立 RDD 上面的例子除去最后一个 collect 是个动做，不会建立 RDD 以外，前面四个转换都会建立出新的 RDD 。所以第一步就是建立好全部 RDD( 内部的五项信息 )？ 建立执行计划 Spark 会尽量地管道化，并基因而否要从新组织数据来划分 阶段 (stage) ，例如本例中的 groupBy() 转换就会将整个执行计划划分红两阶段执行。最终会产生一个 DAG(directed acyclic graph ，有向无环图 ) 做为逻辑执行计划

调度任务 将各阶段划分红不一样的 任务 (task) ，每一个任务都是数据和计算的合体。在进行下一阶段前，当前阶段的全部任务都要执行完成。由于下一阶段的第一个转换必定是从新组织数据的，因此必须等当前阶段全部结果数据都计算出来了才能继续