大数据——Spark基本架构及原理

Spark基本架构及原理

转自：http://www.cnblogs.com/tgzhu/p/5818374.html

Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架，最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一，与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比，Spark有如下优势：

Spark提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质（文本数据、图表数据等）的数据集和数据源（批量数据或实时的流数据）的大数据处理的需求。

官方资料介绍Spark可以将Hadoop集群中的应用在内存中的运行速度提升100倍，甚至能够将应用在磁盘上的运行速度提升10倍。

Spark相比Hadoop MapReduce的优势：

基于MapReduce的计算引擎通常会将中间结果输出到磁盘上，进行存储和容错。出于任务管道承接的考虑，当一些查询翻译到MapReduce任务时，往往会产生多个stage，而这些串联的stage又依赖于底层文件系统（如HDFS）来存储每一个stage的输出结果。spark将执行模型抽象为通用的有向无环图执行计划（DAG），这可以将多stage的任务串联或者并行执行，而无需将stage中间结果输出到HDFS中。类似的引擎包括Dryad、Tez。

数据格式和内存布局，由于MapReduce Schema on Read处理方式会引起较大的处理开销。Spark抽象出分布式内存存储结构弹性分布式数据集RDD，进行数据的存储。RDD能支持粗粒度写操作，但对于读操作，RDD可以精确到每条记录，这使得RDD可以用来作为分布式索引。Spark的特性是能够控制数据在不同节点上的分区，用户可以自定义分区策略，如Hash分区等。Shark和Spark SQL在Spark的基础上实现了列存储和列存储压缩。

执行策略，MapReduce在数据Shuffle之前花费了大量的时间来排序，Spark则可减轻上述问题带来的开销。因为Spark任务在shuffle中不是所有场景都需要排序，所以支持基于Hash的分布式聚合，调度中采用更为通用的任务执行计划图（DAG），每一轮的输出结果都在内存缓存。

任务调度的开销，传统的MapReduce系统，如Hadoop，是为了运行长达数小时的批量作业而设计的，在某些极端情况下，提交一个任务的延迟非常高。Spark采用了事件驱动的类库AKKA来启动任务，通过线程池复用线程来避免进程或线程启动和切换开销。

目标：

架构及生态

Spark与Hadoop

运行流程及特点

常用术语

standalone模式

yarn集群

RDD运行流程

通常当需要处理的数据量超过了单机尺寸（比如我们的计算机有4GB的内存，而我们需要处理100GB以上的数据）这时我们可以选择spark集群进行计算，有时我们可能需要处理的数据量并不大，但是计算很复杂，需要大量的时间，这是我们也可以选择利用spark集群强大的计算资源，并行化地计算，其架构示意图如下：

Spark Core：包含Spark的基本功能；尤其是定义RDD的API、操作以及这两者上的动作。其他Spark的库都是构建在RDD和Spark Core之上的。

Spark SQL：提供通过Apache Hive的SQL变体Hive查询语言（HiveQL）与Spark进行交互的API。每个数据库表被当做一个RDD，Spark SQL查询被转换为Spark操作。

Spark Streaming：对实时数据流进行处理和控制。Spark Streaming允许程序能够像普通RDD一样处理实时数据

MLib：一个常用机器学习的算法库，算法被实现为对RDD的Spark操作。这个库包含可扩展的学习算法，比如分类、回归等需要对大量数据集进行迭代的操作

GraphX：控制图、并行图操作和计算的一组算法和工具的集合。GraphX扩展了RDD API，包含控制图、创建子图、访问路径上所有顶点的操作

Spark架构采用了分布式计算中的Master-Slave模型，Master是对应集群中的含有Master进程的节点，Slave是集群中含有Worker进程的节点。Master作为整个集群的控制器，负责整个集群的正常运行；Worker相当于是计算节点，接收主节点命令与进行状态汇报；Executor负责任务的执行；Client作为用户的客户端负责提交应用，Driver负责控制一个应用的执行，组成图如下：

Spark集群部署后，需要在主节点和从节点分别启动Master进程和Worker进程，对整个集群进行控制。在一个Spark应用的执行过程中，Driver和Worker是两个重要角色。Driver程序是应用逻辑执行的起点，负责作业的调度，即Task任务的分发，而多个Worker用来管理计算节点和创建Executor并行处理任务。在执行阶段，Driver会将Task和Task所依赖的file和jar序列化后传递给对应的Worker机器，同时Executor对相应数据分区的任务进行处理。

Spark的架构中的基本组件：

Cluster Manager：在standalone模式中即为Master主节点，控制整个集群，监控worker。在YARN模式中为资源管理器

Worker：从节点，负责控制计算节点，启动Executor或者Driver。在YARN模式中为NodeManager，负责计算节点的控制。

Driver：运行Application的main()函数并创建SparkContext。

Executor：执行器，在worker node上执行任务的组件、用于启动线程池运行任务。每个Application拥有独立的一组Executor。

SparkContext：整个应用的上下文，控制应用的生命周期。

RDD：Spark的基础计算单元，一组RDD可形成执行的有向无环图RDD Graph。

DAG Scheduler：根据作业（task）构建基于Stage的DAG，并提交Stage给TaskScheduler。

TaskScheduler：将任务（task）分发给Executor执行。

SparkEnv：线程级别的上下文， 存储运行时的重要组件的引用。

Hadoop有两个核心模块，分布式存储模块HDFS和分布式计算模块MapReduce

Spark本身并没有提供分布式文件系统，因此Spark的分析大多依赖于Hadoop的分布式文件系统HDFS

Hadoop的MapReduce与Spark都可以进行数据计算，而相比于MapReduce，Spark的速度更快并且提供的功能更加丰富

关系如下图：

spark运行流程图如下：

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Executor资源，并启动StandaloneExecutorbackend

Executor向SparkContext申请Task

SparkContext将应用程序分发给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发送给Executor运行

Task在Executor上运行，运行完释放所有资源

每个Application获取专属的executor进程，该进程在Application期间一直驻留，并以多线程方式运行Task。这种Application隔离机制是有优势的，无论是从调度角度看（每个Driver调度它自己的任务），还是从运行角度看（来自不同Application的Task运行在不同JVM中），当然这样意味着Spark Application不能跨应用程序共享数据，除非将数据写入外部存储系统

Spark与资源管理器无关，只要能够获取Executor进程，并能保持互相通信就可以了

提交SparkContext的Client应该靠近Worker节点（运行Executor的节点），最好是在同一个Rack里，因为Spark Application运行过程中SparkContext和Executor之间有大量的信息互换

Task采用了数据本地性和推测执行的优化机制

Application：Application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函数并创建SparkContext，创建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通信，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，通常用SparkContext代表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，并且负责将数据存到内存或磁盘上，每个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，这个每一个CoarseGrainedExecutor Backend能并行运行Task的数量取决于分配给它的cup个数

Cluster Manager：指的是在集群上获取资源的外部服务。目前有三种类型

standalone：spaark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：主要指Yarn中的ResourceManager

Worker：集群中任何可以运行Application代码的节点，在Standalone模式中指的是通过slave文件配置的Worker节点，在Spark on Yarn模式下就是NoteManager节点

Task：被送到某个Executor上的工作单元，但HadoopMR中的MapTask和ReduceTask概念一样，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，往往由Spark Action触发生成，一个Application中往往会产生多个Job

Stage：每个Job会被拆分成多组Task，作为一个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的根据是RDD之间的依赖的关系找出开销最小的调度方法，如下图

TASKScheduler：将TaskSET提交给Worker运行，每个Executor运行什么Task就是在此处分配的,TaskScheduler维护所有TaskSet，当Executor向Driver发生心跳时，TaskScheduler会根据资源剩余情况分配相应的Task。另外TaskScheduler还维护着所有Task的运行标签，重试失败的Task，下图展示了TaskScheduler的作用

在不同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YarnClientChusterScheduler

YARN-Chuster模式为YarnClusterScheduler

将这些术语串起来的运行层次图如下：

Job=多个Stage，Stage-多个同种task，Task分为ShuffleMapTask和ResultTask，Dependency分为ShuffleDependency和NarrowDependency

Spark的运行模式多种多样，灵活多变，部署在单机上时，既可以用本地模式运行，也可以用伪分布模式运行，而当以分布式集群方式部署时，也有众多的运行模式可供选择，这取决于集群的实际情况，底层的资源调度即可以依赖外部资源调度框架，也可以使用Spark内建的Standalone模式。

对于外部资源调度框架的支持，目前的实现包括相对稳定的Mesos模式，以及hadoop YARN模式。

本地模式：常用于本地开发测试，本地还分为local和local cluster

Standalone模式使用Spark自带的资源调度框架

采用Master/Slaver的典型架构，选用ZooKeeper来实现Master的HA

该模式主要的节点有Client节点、Master节点和Worker节点。其中Driver既可以运行在Master节点上，也可以运行在本地Client端。当用spark-shell交互工具提交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Eclip、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。

运行过程如下图：（参考至：http://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/51833681）

SparkContext连接到Master，向Master注册并申请资源（CPU Core和Memory）

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个Worker上分配资源，然后在该Worker上获取资源，然后启动StandaloneExecutorBackend;

StandaloneExecutorBackend向SparkContext注册；

SparkContext将Application代码发送给StandaloneExecutorBackend；并且SaprkContext解析Application代码，构建DAG图，并提交给DAG Scheduler分解成Stage（当碰到Action操作时，就会催生Job；每个Job中含有1个或多个Stage，Stage一般在获取外部数据和shuffle之间产生），然后以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；

StandaloneExecutorBackend会建立Executor线程池，开始执行Task，并向SparkContext报告，直至Task完成

所有Task完成后，SparkContext向Maxter注销，释放资源

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，另一种是YARN-Cluster（或称为YARN-Standalone模式）

Yarn-Client模式中，Driver在客户端本地运行，这种模式可以使得Spark Application和客户端进行交互，因为Driver在客户端，所有可以通过webUI访问Driver的状态，默认是http://hadoop1:4040访问，而YARN通过http://hadoop:8088访问

YARN-client的工作流程步骤为:

Spark Yarn Client向YARN的ResourceManager申请启动Application Master。同时在SparkContext初始化中将创建DAGScheduler和TASKScheduler等，由于我们选择的是Yarn-Client模式，程序会选择YarnClientClusterScheduler和YarnClientSchedulerBackend

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Application，与YARN-Cluster区别的是在该Application不运行SparkContext，只与SparkContext进行联系进行资源的分派

Client中的SparkContext初始化完毕后，与ApplicationMaster建立通讯，向ResourceManager注册，根据任务信息向ResourceManager申请资源（Container）

一旦ApplicationMaster申请到资源（也就是Container）后，便与对应的NodeManager通信，要求它在获得的Container中启动CoarseGrainedExecutorBackend，CoarseGrainedExecutorBackend启动后会向Client中的SparkContext注册并申请Task

client中的SparkContext分配Task给CoarseGrainedExecutorBackend执行，CoarseGrainedExecutorBackend运行Task并向Driver汇报运行的状态和速度，以让Client随时掌握各个任务的运行状态，从而可以在任务失败时重新启动任务

应用程序运行完成后，Client的SparkContext向ResourceManager申请注销并关闭自己

Spark 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将两个阶段运行应用程序：

第一个阶段是把Spark的Driver作为一个ApplicationMaster在YARN集群中先启动；

第二个阶段是由ApplicationMaster创建应用程序，然后为它向ResourceManager申请资源，并启动Executor来运行Task，同时监控它的整个运行流程，直到运行完成

YARN-cluster的工作流程分为以下几个步骤

Spark Yarn Client向YARN中提交应用程序，包括ApplicationMaster程序，启动ApplicationMaster的命令、需要在Executor中运行的程序等

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等的初始化

ApplicationMaster向ResourceManager注册，这样用户可以直接通过ResourceManager查看应用程序的运行状态，然后它将采用轮询的方式通过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

一旦ApplicationMaster申请到资源（也就是Container）后，便与对应的NodeManager通信，要求它在获得的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模式一样，只不过SparkContext在Spark Application中初始化时，使用CoarseGrainedSchedulerBackend配合YarnClusterScheduler进行过任务的调度，其中YarnClusterScheduler只是对TaskSchedulerImpl的一个简单包装，增加了对Executor的等待逻辑等

ApplicationMaster中的SparkContext分配Task给CoarseGrainedExecutorbackend执行，CoarseGrainedExecutorBackend运行Task并向ApplicationMaster汇报运行的状态和速度，以让ApplicationMaster随时掌握各个任务的运行状态，从而可以在任务失败时重新启动任务

应用程序运行完成好，ApplicationMaster向ResourceManager申请注销并关闭自己

理解YARN-Client和YARN-Cluster深层次的区别之前先清楚一个概念：Application Master。在YARN中，每个Application示例都有一个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，获取资源之后告诉NodeManager为其启动Container。从深层次的含义将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，并监督作业的运行情况。当用户提交了作业之后，就可以关掉Client，作业会继续在YARN上运行，因而YARN-Cluster模式不适合交互类型的作业。

YARN-Client模式下，Application Master仅仅向YARN请求Executor，Client会和请求的Container通信来调度它们工作，也就是说Client不能离开

RDD在Spark中运行大概分为以下三步：

创建RDD对象

DAGScheduler模块介入运算，计算RDD之间的依赖关系，RDD之间的依赖关系就形成了DAG

每一个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否是确定的，如果是则将其分在同一个Stage，避免多个Stage之间的消息传递开销

示例图如下：

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

创建RDD上面的例子除去最后一个collect是个动作，不会创建RDD之外，前面四个转换都会创建新的RDD。因此第一步就是创建好所有RDD（内部的五项信息）？

创建执行计划Spark会尽可能的管道化，并基于是否要重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分成两个阶段执行。最终会产生一个DAG（directed Acyclic graph，有向无环图）作为逻辑执行计划

调度任务   将各个阶段分成不同的任务（task），每个任务都是数据和计算的合体。在进行下一阶段前，当前阶段的所有任务都要执行完成。因为下一阶段的第一个转换一定是重新组织数据的，所有必须等当前阶段所有结果数据都计算出来了才能继续。

Spark基本架构及原理:https://blog.csdn.net/zjh_746140129/article/details/80463895

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