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Spark运行原理【史上最详细】
2019-04-15 01:05:49 】 浏览:9
Tags:Spark 运行 原理 史上最 详细

Spark应用程序以进程集合为单位在分布式集群上运行,通过driver程序的main方法创建的SparkContext对象与集群交互。

1、Spark通过SparkContext向Cluster manager(资源管理器)申请所需执行的资源(cpu、内存等)

2、Cluster manager分配应用程序执行需要的资源,在Worker节点上创建Executor

3、SparkContext 将程序代码(jar包或者python文件)和Task任务发送给Executor执行,并收集结果给Driver。

图1 Spark运行原理图

Spark详细运行过程如下图

图2 Spark运行详细流程

图3 Spark运行流程描述


涉及的几个定义和详细的运行过程如下:

1、Application:Spark应用程序

指的是用户编写的Spark应用程序,包含了Driver功能代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码。

Spark应用程序,由一个或多个作业JOB组成,如下图所示。

图4Spark应用程序组成

2、Driver:驱动程序

Spark中的Driver即运行上述Application的Main()函数并且创建SparkContext,其中创建SparkContext的目的是为了准备Spark应用程序的运行环境。在Spark中由SparkContext负责和ClusterManager通信,进行资源的申请、任务的分配和监控等;当Executor部分运行完毕后,Driver负责将SparkContext关闭。通常SparkContext代表Driver,如下图所示。

图5 Driver驱动程序组成

3、Cluster Manager:资源管理器

指的是在集群上获取资源的外部服务,常用的有:Standalone,Spark原生的资源管理器,由Master负责资源的分配;Haddop Yarn,由Yarn中的ResearchManager负责资源的分配;Messos,由Messos中的Messos Master负责资源管理。

4、Executor:执行器

Application运行在Worker节点上的一个进程,该进程负责运行Task,并且负责将数据存在内存或者磁盘上,每个Application都有各自独立的一批Executor,如下图所示。

图6Executor运行原理

5、Worker:计算节点

集群中任何可以运行Application代码的节点,类似于Yarn中的NodeManager节点。在Standalone模式中指的就是通过Slave文件配置的Worker节点,在Spark on Yarn模式中指的就是NodeManager节点,在Spark on Messos模式中指的就是Messos Slave节点,如下图所示。

图7Worker运行原理

6、DAGScheduler:有向无环图调度器

基于DAG划分Stage 并以TaskSet的形势提交Stage给TaskScheduler;负责将作业拆分成不同阶段的具有依赖关系的多批任务;最重要的任务之一就是:计算作业和任务的依赖关系,制定调度逻辑。在SparkContext初始化的过程中被实例化,一个SparkContext对应创建一个DAGScheduler。

图8DAGScheduler图解

7、TaskScheduler:任务调度器

将Taskset提交给worker(集群)运行并回报结果;负责每个具体任务的实际物理调度。如图所示。

图9TaskScheduler图解

8、Job:作业

由一个或多个调度阶段所组成的一次计算作业;包含多个Task组成的并行计算,往往由Spark Action催生,一个JOB包含多个RDD及作用于相应RDD上的各种Operation。如图所示。

图10Job图解

9、Stage:调度阶段

一个任务集对应的调度阶段;每个Job会被拆分很多组Task,每组任务被称为Stage,也可称TaskSet,一个作业分为多个阶段;Stage分成两种类型ShuffleMapStage、ResultStage。如图所示。

图11Stage图解

Application多个job多个Stage:Spark Application中可以因为不同的Action触发众多的job,一个Application中可以有很多的job,每个job是由一个或者多个Stage构成的,后面的Stage依赖于前面的Stage,也就是说只有前面依赖的Stage计算完毕后,后面的Stage才会运行。

划分依据:Stage划分的依据就是宽依赖,何时产生宽依赖,reduceByKey, groupByKey等算子,会导致宽依赖的产生。

核心算法:从后往前回溯,遇到窄依赖加入本stage,遇见宽依赖进行Stage切分。Spark内核会从触发Action操作的那个RDD开始从后往前推,首先会为最后一个RDD创建一个stage,然后继续倒推,如果发现对某个RDD是宽依赖,那么就会将宽依赖的那个RDD创建一个新的stage,那个RDD就是新的stage的最后一个RDD。然后依次类推,继续继续倒推,根据窄依赖或者宽依赖进行stage的划分,直到所有的RDD全部遍历完成为止。

将DAG划分为Stage剖析:如上图,从HDFS中读入数据生成3个不同的RDD,通过一系列transformation操作后再将计算结果保存回HDFS。可以看到这个DAG中只有join操作是一个宽依赖,Spark内核会以此为边界将其前后划分成不同的Stage. 同时我们可以注意到,在图中Stage2中,从map到union都是窄依赖,这两步操作可以形成一个流水线操作,通过map操作生成的partition可以不用等待整个RDD计算结束,而是继续进行union操作,这样大大提高了计算的效率。

10、TaskSet:任务集

由一组关联的,但相互之间没有Shuffle依赖关系的任务所组成的任务集。如图所示。

图12Stage图解

提示:

1)一个Stage创建一个TaskSet;

2)为Stage的每个Rdd分区创建一个Task,多个Task封装成TaskSet

11、Task:任务

被送到某个Executor上的工作任务;单个分区数据集上的最小处理流程单元(单个stage内部根据操作数据的分区数划分成多个task)。如图所示。

图13Task图解

总体如图所示:

图14汇总图解

部分内容转载自:http://www.sohu.com/a/217196727_100065429


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