Spark架构原理

相比MapReduce僵化的Map与Reduce分阶段计算相比，Spark的计算框架更加富有弹性和灵活性，运行性能更佳。

1 Spark的计算阶段

MapReduce一个应用一次只运行一个map和一个reduce

Spark可根据应用的复杂度，分割成更多的计算阶段（stage），组成一个有向无环图DAG，Spark任务调度器可根据DAG的依赖关系执行计算阶段

逻辑回归机器学习性能Spark比MapReduce快100多倍。因为某些机器学习算法可能需要进行大量迭代计算，产生数万个计算阶段，这些计算阶段在一个应用中处理完成，而不是像MapReduce那样需要启动数万个应用，因此运行效率极高。

DAG，有向无环图，不同阶段的依赖关系是有向的，计算过程只能沿依赖关系方向执行，被依赖的阶段执行完成前，依赖的阶段不能开始执行。该依赖关系不能有环形依赖，否则就死循环。

典型的Spark运行DAG的不同阶段：

整个应用被切分成3个阶段，阶段3需要依赖阶段1、2，阶段1、2互不依赖。Spark执行调度时，先执行阶段1、2，完成后，再执行阶段3。对应Spark伪代码：

rddB = rddA.groupBy(key) rddD = rddC.map(func) rddF = rddD.union(rddE) rddG = rddB.join(rddF)

所以Spark作业调度执行的核心是DAG，整个应用被切分成数个阶段，每个阶段的依赖关系也很清楚。根据每个阶段要处理的数据量生成任务集合（TaskSet），每个任务都分配一个任务进程去处理，Spark就实现了大数据的分布式计算。

负责Spark应用DAG生成和管理的组件是DAGScheduler，DAGScheduler根据程序代码生成DAG，然后将程序分发到分布式计算集群，按计算阶段的先后关系调度执行。

那么Spark划分计算阶段的依据是什么呢？显然并不是RDD上的每个转换函数都会生成一个计算阶段，比如上面的例子有4个转换函数，但是只有3个阶段。

你可以再观察一下上面的DAG图，关于计算阶段的划分从图上就能看出规律，当RDD之间的转换连接线呈现多对多交叉连接的时候，就会产生新的阶段。一个RDD代表一个数据集，图中每个RDD里面都包含多个小块，每个小块代表RDD的一个分片。

一个数据集中的多个数据分片需要进行分区传输，写入到另一个数据集的不同分片中，这种数据分区交叉传输的操作，我们在MapReduce的运行过程中也看到过。

是的，这就是shuffle过程，Spark也需要通过shuffle将数据进行重新组合，相同Key的数据放在一起，进行聚合、关联等操作，因而每次shuffle都产生新的计算阶段。这也是为什么计算阶段会有依赖关系，它需要的数据来源于前面一个或多个计算阶段产生的数据，必须等待前面的阶段执行完毕才能进行shuffle，并得到数据。

计算阶段划分的依据是shuffle，不是转换函数的类型，有的函数有时有shuffle，有时没有。如上图例子中RDD B和RDD F进行join，得到RDD G，这里的RDD F需要进行shuffle，RDD B不需要。

因为RDD B在前面一个阶段，阶段1的shuffle过程中，已进行了数据分区。分区数目和分区K不变，无需再shuffle：

这种无需进行shuffle的依赖，在Spark里称作窄依赖

需要进行shuffle的依赖，被称作宽依赖

类似MapReduce，shuffle对Spark也很重要，只有通过shuffle，相关数据才能互相计算。

既然都要shuffle，为何Spark就更高效？

本质上看，Spark算是一种MapReduce计算模型的不同实现。Hadoop MapReduce简单粗暴根据shuffle将大数据计算分成Map、Reduce两阶段就完事。但Spark更细，将前一个的Reduce和后一个的Map连接，当作一个阶段持续计算，形成一个更优雅、高效地计算模型，其本质依然是Map、Reduce。但这种多个计算阶段依赖执行的方案可有效减少对HDFS的访问，减少作业的调度执行次数，因此执行速度更快。

不同于Hadoop MapReduce主要使用磁盘存储shuffle过程中的数据，Spark优先使用内存进行数据存储，包括RDD数据。除非内存不够用，否则尽可能使用内存， 这也是Spark性能比Hadoop高的原因。

Spark作业管理

Spark里面的RDD函数有两种：

转换函数，调用以后得到的还是一个RDD，RDD的计算逻辑主要通过转换函数完成

action函数，调用以后不再返回RDD。比如count()函数，返回RDD中数据的元素个数；saveAsTextFile(path)，将RDD数据存储到path路径下。Spark的DAGScheduler在遇到shuffle的时候，会生成一个计算阶段，在遇到action函数的时候，会生成一个作业（job）

RDD里面的每个数据分片，Spark都会创建一个计算任务去处理，所以一个计算阶段含多个计算任务（task）。

作业、计算阶段、任务的依赖和时间先后关系：

横轴时间，纵轴任务。两条粗黑线之间是一个作业，两条细线之间是一个计算阶段。一个作业至少包含一个计算阶段。水平方向红色的线是任务，每个阶段由很多个任务组成，这些任务组成一个任务集合。

DAGScheduler根据代码生成DAG图后，Spark任务调度就以任务为单位进行分配，将任务分配到分布式集群的不同机器上执行。

Spark执行流程

Spark支持Standalone、Yarn、Mesos、K8s等多种部署方案，原理类似，仅是不同组件的角色命名不同。

Spark cluster components：

首先，Spark应用程序启动在自己的JVM进程里（Driver进程），启动后调用SparkContext初始化执行配置和输入数据。SparkContext启动DAGScheduler构造执行的DAG图，切分成最小的执行单位-计算任务。

然后，Driver向Cluster Manager请求计算资源，用于DAG的分布式计算。Cluster Manager收到请求后，将Driver的主机地址等信息通知给集群的所有计算节点Worker。

Worker收到信息后，根据Driver的主机地址，跟Driver通信并注册，然后根据自己的空闲资源向Driver通报自己可以领用的任务数。Driver根据DAG图开始向注册的Worker分配任务。

Worker收到任务后，启动Executor进程执行任务。Executor先检查自己是否有Driver的执行代码，若无，从Driver下载执行代码，通过Java反射加载后开始执行。

总结

相比 Mapreduce，Spark的主要特性：

RDD编程模型更简单

DAG切分的多阶段计算过程更快

使用内存存储中间计算结果更高效

Spark在2012年开始流行，那时内存容量提升和成本降低已经比MapReduce出现的十年前强了一个数量级，Spark优先使用内存的条件已经成熟。

参考

https://spark.apache.org/docs/3.2.1/cluster-overview.html

MapReduce spark

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