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Spark从入门到精通(一)--Spark架构

2020年07月14日  | 移动技术网IT编程  | 我要评论

前言

犹豫了很久，最终还是决定开始写点什么来记录自己的程序人生，我做过全栈工程师，做过大数据开发，对算法也有些许了解。很多人可能会有疑问，为什么写的第一篇文章居然是spark的，像hadoop，hive等很多大数据技术都没讲，首先一方面请原谅我的私心，因为我打算在我的团队内部做一个spark的培训，另外还有一方面spark是最实用的东西，大家可以关注我，之后我会把我学过的一些大数据组件，以及机器学习，深度学习的技术都分享出来，也会继续学习新东西并分享出来。

Spark架构

Spark与MapReduce的区别

都是分布式计算框架，Spark基于内存，MR基于HDFS。Spark处理数据的能力一般是MR的十倍以上，Spark中除了基于内存计算外，还有DAG有向无环图来切分任务的执行先后顺序。

Spark主要分为三大部分

SparkCore：对非结构化数据的处理，RDD
SparkSQL:对结构化的数据的处理，DataSet，DataFrame
SparkStreaming:微批计算

Spark的一些名词介绍

Spark组成
在这里插入图片描述

宽窄依赖

RDD之间有一系列的依赖关系，依赖关系又分为窄依赖和宽依赖。
窄依赖：父RDD和子RDD partition之间的关系是一对一的。或者父RDD一个partition只对应一个子RDD的partition情况下的父RDD和子RDD partition关系是多对一的。不会有shuffle的产生。
宽依赖：父RDD与子RDD partition之间的关系是一对多。会有shuffle的产生。
宽窄依赖

Stage

Spark任务会根据RDD之间的依赖关系，形成一个DAG有向无环图，DAG会提交给DAGScheduler，DAGScheduler会把DAG划分相互依赖的多个stage，划分stage的依据就是RDD之间的宽窄依赖。遇到宽依赖就划分stage,每个stage包含一个或多个task任务。然后将这些task以taskSet的形式提交给TaskScheduler运行。stage是由一组并行的task组成。
stage切割规则：从后往前，遇到宽依赖就切割stage。
Stage

Spark资源调度和任务调度（可以参考任务提交流程图）

启动集群后，Worker节点会向Master节点汇报资源情况，Master掌握了集群资源情况。当Spark提交一个Application后，根据RDD之间的依赖关系将Application形成一个DAG有向无环图。任务提交后，Spark会在Driver端创建两个对象：DAGScheduler和TaskScheduler，DAGScheduler是任务调度的高层调度器，是一个对象。DAGScheduler的主要作用就是将DAG根据RDD之间的宽窄依赖关系划分为一个个的Stage，然后将这些Stage以TaskSet的形式提交给TaskScheduler（TaskScheduler是任务调度的低层调度器，这里TaskSet其实就是一个集合，里面封装的就是一个个的task任务,也就是stage中的并行度task任务），TaskSchedule会遍历TaskSet集合，拿到每个task后会将task发送到计算节点Executor中去执行（其实就是发送到Executor中的线程池ThreadPool去执行）。task在Executor线程池中的运行情况会向TaskScheduler反馈，当task执行失败时，则由TaskScheduler负责重试，将task重新发送给Executor去执行，默认重试3次。如果重试3次依然失败，那么这个task所在的stage就失败了。stage失败了则由DAGScheduler来负责重试，重新发送TaskSet到TaskSchdeuler，Stage默认重试4次。如果重试4次以后依然失败，那么这个job就失败了。job失败了，Application就失败了。TaskScheduler不仅能重试失败的task,还会重试straggling（落后，缓慢）task（也就是执行速度比其他task慢太多的task）。如果有运行缓慢的task那么TaskScheduler会启动一个新的task来与这个运行缓慢的task执行相同的处理逻辑。两个task哪个先执行完，就以哪个task的执行结果为准。这就是Spark的推测执行机制。在Spark中推测执行默认是关闭的。推测执行可以通过spark.speculation属性来配置

粗粒度资源申请(Spark）

在Application执行之前，将所有的资源申请完毕，当资源申请成功后，才会进行任务的调度，当所有的task执行完成后，才会释放这部分资源。

优点：在Application执行之前，所有的资源都申请完毕，每一个task直接使用资源就可以了，不需要task在执行前自己去申请资源，task启动就快了，task执行快了，stage执行就快了，job就快了，application执行就快了。

缺点：直到最后一个task执行完成才会释放资源，集群的资源无法充分利用。

细粒度资源申请（MapReduce）

Application执行之前不需要先去申请资源，而是直接执行，让job中的每一个task在执行前自己去申请资源，task执行完成就释放资源。

优点：集群的资源可以充分利用。

缺点：task自己去申请资源，task启动变慢，Application的运行就相应的变慢了。

Spark集群搭建与任务提交:https://blog.csdn.net/happiless/article/details/107305853

SparkCore与RDD编程: https://blog.csdn.net/happiless/article/details/107306392

本文地址：https://blog.csdn.net/happiless/article/details/107305373

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