《Spark Streaming实时流式大数据处理实战》 ——2.2 Spark运行模式

2.2  Spark运行模式

Spark提供了4种模式，分别是本地模式、Standalone模式、Spark On Yarn模式及Spark On Mesos模式。其中，本地模式包含了单机模式和单机伪集群模式，用于基本的调试与实验，而另外3种模式都是基于不同资源调配的集群模式，一般是生产环境中搭建的分布式集群。

为了更清楚地讲解Spark中不同的运行模式，我们先对Spark集群的运作方式从整体上进行一个介绍，其中需要清楚几个关键的概念，如图2.2所示。

图2.2中给出了应用程序在Spark集群中运行时涉及的相关概念。

* Application：提交到Spark集群的应用程序，简称App。

* Driver：执行应用程序中创建SparkContext的main函数的进程，一般在集群的任何节点向集群提交应用程序，就可以将该节点称做Driver节点。

* Cluster manager：即集群管理器，作为Spark集群的“神经中枢”，统筹管理Spark集群的各种资源，包括CPU和内存等，并分配不同服务所需的资源（例如standalone manager即Master、Mesos和Yarn）。

* Master节点：即部署Cluster manager的节点，是一个物理层的概念。

* Worker：任何在集群中运行应用程序的节点，其接收集群管理器的调度安排，为应用程序分配必需的资源，生成Executor，起到桥梁作用。

* Slave节点：即部署Worker的机器节点，每个Slave节点可以有多个Worker进程，是一个物理层的概念。

* Executor：表示应用在Worker节点中进行实际计算的继承，进程会接收切分好的Task任务，并将结果缓存在节点内存和磁盘上。

* 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，下一章会进一步说明），会生成一个Job。

* Stage：是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。

图2.2  Spark的不同组件

下面用一个例子来解释Spark应用的过程，以及其中概念的对应关系。假设我们需要做如下所述的事情，如图2.3所示（将在第3章介绍RDD的各类操作，然后在3.8节用一个小实例实现这个例子，读者在学习第3章后可以动手实践该例子）。

（1）将一个包含人名和地址的文件加载到RDD1中。

（2）将一个包含人名和电话的文件加载到RDD2中。

（3）通过name来拼接（join）RDD1和RDD2，生成RDD3。

（4）在RDD3上做映射（map），给每个人生成一个HTML展示卡作为RDD4。

（5）将RDD4保存到文件中。

（6）在RDD1上做映射（map），从每个地址中提取邮编，结果生成RDD5。

（7）在RDD5上做聚合，计算出每个邮编地区中生活的人数，结果生成RDD6。

（8）收集（collect）RDD6，并且将这些统计结果输出到stdout。

图2.3  以概念解释例子

图2.3中第①、②、⑤、⑧步涉及输入和输出操作，其余是对RDD的操作（数字①～⑧对应上面所述的8个步骤）。以这个例子为参考，接下来解释Driver program、Job和Stage这几个概念。

* Driver program是全部的代码，运行所有的8个步骤。

* 第⑤步中的save和第⑧步中的collect都会产生Spark Job。Spark中每个action对应着一个Job，注意Transformation不会产生Job。

* 其他几步（①、②、③、④、⑥、⑦）被Spark组织成多个Stages，每个Job则是一些Stage序列的结果。对于一些简单的场景，一个Job可以只有一个Stage。但是对于数据重分区的需求（比如第③步中的join），或者任何破坏数据局域性的事件，通常会产生更多的Stage。可以将Stage看作能够产生中间结果的计算，这种计算可以被持久化，比如可以把RDD1持久化来避免重复计算。

以上3个概念解释了某个程序运行时被拆分的逻辑。相比之下，Task是一个特定的数据片段，在指定的Executor上运行，并且可以跨越某个特定的Stage。

2.2.1  本地模式

该模式又可以称为单机模式，是Spark为开发人员提供的单机测试环境，利用单机的多个线程来模拟Spark分布式计算，用于对程序进行调试，验证应用逻辑的正确性。

我们可以通过两种方式来启用这种模式运行我们的程序：一种是在向Spark提交应用时，利用--master local[N]参数来设置；另一种方式是直接在程序中用setMaster(＂local[N]＂)进行设置。

其中N表示用几个线程来模仿Spark集群节点，从而模仿应用程序在集群上的执行，该运行模式非常简单，我们不需要启动任何Spark的Master和Worker等守护进程，另外如果不需要使用HDFS，也不需要启动Hadoop的各项服务。

举一个简单的例子，假设有一个Spark小程序用来统计input.txt文件中每个单词出现的数量，主类是com.spark.hello.HelloSpark，有两种方式来利用local模式运行该程序。

我们可以在向Spark提交的时候，在命令行中直接加入--master local[2]参数，代码如下：

$ spark-submit --class com.spark.hello.HelloSparkStreaming --master local

[2] target/spark-streaming_hello-0.1-jar-with-dependencies.jar file:

//input.txt

或者在初始化SparkContext时，在配置master时设置：

val conf = new SparkConf().setAppName("spark-streaming_hello").setMaster

("local[2]")

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