2021年大数据Spark（七）：应用架构基本了解

Spark 应用架构-了解

Driver 和Executors

从图中可以看到Spark Application运行到集群上时，由两部分组成：Driver Program和Executors。

第一、Driver Program

相当于AppMaster，整个应用管理者，负责应用中所有Job的调度执行;

运行JVM Process，运行程序的MAIN函数，必须创建SparkContext上下文对象；

一个SparkApplication仅有一个；

第二、Executors

相当于一个线程池，运行JVM Process，其中有很多线程，每个线程运行一个Task任务，一个Task运行需要1 Core CPU，所有可以认为Executor中线程数就等于CPU Core核数；

一个Spark Application可以有多个，可以设置个数和资源信息；

Driver Program是用户编写的数据处理逻辑，这个逻辑中包含用户创建的SparkContext。SparkContext 是用户逻辑与Spark集群主要的交互接口，它会和Cluster Manager交互，包括向它申请计算资源等。 Cluster Manager负责集群的资源管理和调度，现在支持Standalone、Apache Mesos和Hadoop的 YARN。Worker Node是集群中可以执行计算任务的节点。 Executor是在一个Worker Node上为某应用启动的一个进程，该进程负责运行任务，并且负责将数据存在内存或者磁盘上。Task 是被送到某个Executor上的计算单元，每个应用都有各自独立的 Executor，计算最终在计算节点的 Executor中执行。

用户程序从最开始的提交到最终的计算执行，需要经历以下几个阶段：

1）、用户程序创建 SparkContext 时，新创建的 SparkContext 实例会连接到 ClusterManager。 Cluster Manager 会根据用户提交时设置的 CPU 和内存等信息为本次提交分配计算资源，启动 Executor。

2）、Driver会将用户程序划分为不同的执行阶段Stage，每个执行阶段Stage由一组完全相同Task组成，这些Task分别作用于待处理数据的不同分区。在阶段划分完成和Task创建后， Driver会向Executor发送 Task；

3）、Executor在接收到Task后，会下载Task的运行时依赖，在准备好Task的执行环境后，会开始执行Task，并且将Task的运行状态汇报给Driver；

4）、Driver会根据收到的Task的运行状态来处理不同的状态更新。 Task分为两种：一种是Shuffle Map Task，它实现数据的重新洗牌，洗牌的结果保存到Executor 所在节点的文件系统中；另外一种是Result Task，它负责生成结果数据；

5）、Driver 会不断地调用Task，将Task发送到Executor执行，在所有的Task 都正确执行或者超过执行次数的限制仍然没有执行成功时停止；

Job、DAG和Stage

还可以发现在一个Spark Application中，包含多个Job，每个Job有多个Stage组成，每个Job执行按照DAG图进行的。

其中每个Stage中包含多个Task任务，每个Task以线程Thread方式执行，需要1Core CPU。

可以看到Spark为应用程序提供了非常详尽的统计页面，每个应用的Job和Stage等信息都可以在这里查看到。通过观察应用详情页的各个信息，对进一步优化程序，调整瓶颈有着重要作用，后期综合项目案例详细讲解。

Spark Application程序运行时三个核心概念：Job、Stage、Task，说明如下：

Task：被分配到各个 Executor 的单位工作内容，它是 Spark 中的最小执行单位，一

般来说有多少个 Paritition（物理层面的概念，即分支可以理解为将数据划分成不同

部分并行处理），就会有多少个 Task，每个 Task 只会处理单一分支上的数据。

Job：由多个 Task 的并行计算部分，一般 Spark 中的 action 操作（如 save、collect，后面进一步说明），会生成一个 Job。

Stage：Job 的组成单位，一个 Job 会切分成多个 Stage，Stage 彼此之间相互依赖顺序执行，而每个 Stage 是多个 Task 的集合，类似 map 和 reduce stage。

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