Spark架构与运行流程

Spark架构与运行流程

目录

1. 阐述Hadoop生态系统中，HDFS, MapReduce, Yarn, Hbase及Spark的相互关系，为什么要引入Yarn和Spark

Hadoop 是一个由 Apache 基金会开发的大数据分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，轻松地在 Hadoop 上开发和运行处理大规模数据的分布式程序，充分利用集群的威力高速运算和存储。

下图展示了 Hadoop 的生态系统，主要由 HDFS、MapReduce， HBase， Zookeeper， Pig、 Hive 等核心组件构成，另外还包括 Sqoop、Flume 等框架，用来与其他企业系统融合。同时， Hadoop 生态系统也在不断增长，它新增了 Mdhout、Ambari 等内容，以提供更新功能。

Hadoop生态系统

Hadoop 生态圈包括以下主要组件。

  1. HDFS
    一个提供高可用的获取应用数据的分布式文件系统。
  2. MapReduce
    一个并行处理大数据集的编程模型。
  3. HBase
    一个可扩展的分布式数据库，支持大表的结构化数据存储。是一个建立在 HDFS 之上的，面向列的 NoSQL 数据库，用于快速读/写大量数据。
  4. Hive
    一个建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具；可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。

Hadoop虽然已成为大数据技术的事实标准，但其本身还存在诸多缺陷，最主要的缺陷是其MapReduce计算模型延迟过高，无法胜任实时、快速计算的需求，因而只适用于离线批处理的应用场景。
回顾Hadoop的工作流程，可以发现Hadoop存在如下一些缺点：

  • 表达能力有限。计算都必须要转化成Map和Reduce两个操作，但这并不适合所有的情况，难以描述复杂的数据处理过程；
  • 磁盘IO开销大。每次执行时都需要从磁盘读取数据，并且在计算完成后需要将中间结果写入到磁盘中，IO开销较大；
  • 延迟高。一次计算可能需要分解成一系列按顺序执行的MapReduce任务，任务之间的衔接由于涉及到IO开销，会产生较高延迟。而且，在前一个任务执行完成之前，其他任务无法开始，难以胜任复杂、多阶段的计算任务。

Spark在借鉴Hadoop MapReduce优点的同时，很好地解决了MapReduce所面临的问题。相比于MapReduce，Spark主要具有如下优点：

  • Spark的计算模式也属于MapReduce，但不局限于Map和Reduce操作，还提供了多种数据集操作类型，编程模型比MapReduce更灵活；
  • Spark提供了内存计算，中间结果直接放到内存中，带来了更高的迭代运算效率；
  • Spark基于DAG的任务调度执行机制，要优于MapReduce的迭代执行机制。

Spark最大的特点就是将计算数据、中间结果都存储在内存中，大大减少了IO开销，因而，Spark更适合于迭代运算比较多的数据挖掘与机器学习运算。使用Hadoop进行迭代计算非常耗资源，因为每次迭代都需要从磁盘中写入、读取中间数据，IO开销大。而Spark将数据载入内存后，之后的迭代计算都可以直接使用内存中的中间结果作运算，避免了从磁盘中频繁读取数据。

在实际进行开发时，使用Hadoop需要编写不少相对底层的代码，不够高效。相对而言，Spark提供了多种高层次、简洁的API，通常情况下，对于实现相同功能的应用程序，Spark的代码量要比Hadoop少2-5倍。更重要的是，Spark提供了实时交互式编程反馈，可以方便地验证、调整算法。

尽管Spark相对于Hadoop而言具有较大优势，但Spark并不能完全替代Hadoop，主要用于替代Hadoop中的MapReduce计算模型。实际上，Spark已经很好地融入了Hadoop生态圈，并成为其中的重要一员，它可以借助于YARN实现资源调度管理，借助于HDFS实现分布式存储。此外，Hadoop可以使用廉价的、异构的机器来做分布式存储与计算，但是，Spark对硬件的要求稍高一些，对内存与CPU有一定的要求。
Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言，称为 HQL，它允许不熟悉 MapReduce 的开发人员也能编写数据查询语句，然后这些语句被翻译为 Hadoop 上面的 MapReduce 任务。

2. Spark已打造出结构一体化、功能多样化的大数据生态系统，请简述Spark生态系统

在实际应用中，大数据处理主要包括以下三个类型：

  • 复杂的批量数据处理：时间跨度通常在数十分钟到数小时之间；
  • 基于历史数据的交互式查询：时间跨度通常在数十秒到数分钟之间；
  • 基于实时数据流的数据处理：时间跨度通常在数百毫秒到数秒之间。

目前已有很多相对成熟的开源软件用于处理以上三种情景，比如，可以利用Hadoop MapReduce来进行批量数据处理，可以用Impala来进行交互式查询（Impala与Hive相似，但底层引擎不同，提供了实时交互式SQL查询），对于流式数据处理可以采用开源流计算框架Storm。一些企业可能只会涉及其中部分应用场景，只需部署相应软件即可满足业务需求，但是，对于互联网公司而言，通常会同时存在以上三种场景，就需要同时部署三种不同的软件，这样做难免会带来一些问题：

  • 不同场景之间输入输出数据无法做到无缝共享，通常需要进行数据格式的转换；
  • 不同的软件需要不同的开发和维护团队，带来了较高的使用成本；
  • 比较难以对同一个集群中的各个系统进行统一的资源协调和分配。

Spark的设计遵循“一个软件栈满足不同应用场景”的理念，逐渐形成了一套完整的生态系统，既能够提供内存计算框架，也可以支持SQL即席查询、实时流式计算、机器学习和图计算等。Spark可以部署在资源管理器YARN之上，提供一站式的大数据解决方案。因此，Spark所提供的生态系统足以应对上述三种场景，即同时支持批处理、交互式查询和流数据处理。

现在，Spark生态系统已经成为伯克利数据分析软件栈BDAS（Berkeley Data Analytics Stack）的重要组成部分。BDAS的架构如图所示，从中可以看出，Spark专注于数据的处理分析，而数据的存储还是要借助于Hadoop分布式文件系统HDFS、Amazon S3等来实现的。因此，Spark生态系统可以很好地实现与Hadoop生态系统的兼容，使得现有Hadoop应用程序可以非常容易地迁移到Spark系统中。

BDAS架构

Spark的生态系统主要包含了Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLLib和GraphX 等组件，各个组件的具体功能如下：

  • Spark Core：Spark Core包含Spark的基本功能，如内存计算、任务调度、部署模式、故障恢复、存储管理等。Spark建立在统一的抽象RDD之上，使其可以以基本一致的方式应对不同的大数据处理场景；通常所说的Apache Spark，就是指Spark Core；
  • Spark SQL：Spark SQL允许开发人员直接处理RDD，同时也可查询Hive、HBase等外部数据源。Spark SQL的一个重要特点是其能够统一处理关系表和RDD，使得开发人员可以轻松地使用SQL命令进行查询，并进行更复杂的数据分析；
  • Spark Streaming：Spark Streaming支持高吞吐量、可容错处理的实时流数据处理，其核心思路是将流式计算分解成一系列短小的批处理作业。Spark Streaming支持多种数据输入源，如Kafka、Flume和TCP套接字等；
  • MLlib（机器学习）：MLlib提供了常用机器学习算法的实现，包括聚类、分类、回归、协同过滤等，降低了机器学习的门槛，开发人员只要具备一定的理论知识就能进行机器学习的工作；
  • GraphX（图计算）：GraphX是Spark中用于图计算的API，可认为是Pregel在Spark上的重写及优化，Graphx性能良好，拥有丰富的功能和运算符，能在海量数据上自如地运行复杂的图算法。

3. 用图文描述你所理解的Spark运行架构，运行流程

3.1 基本概念

在具体讲解Spark运行架构之前，需要先了解几个重要的概念：

  • RDD：是弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset）的简称，是分布式内存的一个抽象概念，提供了一种高度受限的共享内存模型；
  • DAG：是Directed Acyclic Graph（有向无环图）的简称，反映RDD之间的依赖关系；
  • Executor：是运行在工作节点（Worker Node）上的一个进程，负责运行任务，并为应用程序存储数据；
  • 应用：用户编写的Spark应用程序；
  • 任务：运行在Executor上的工作单元；
  • 作业：一个作业包含多个RDD及作用于相应RDD上的各种操作；
  • 阶段：是作业的基本调度单位，一个作业会分为多组任务，每组任务被称为“阶段”，或者也被称为“任务集”。

3.2 架构设计

如图所示，Spark运行架构包括集群资源管理器（Cluster Manager）、运行作业任务的工作节点（Worker Node）、每个应用的任务控制节点（Driver）和每个工作节点上负责具体任务的执行进程（Executor）。其中，集群资源管理器可以是Spark自带的资源管理器，也可以是YARN或Mesos等资源管理框架。
与Hadoop MapReduce计算框架相比，Spark所采用的Executor有两个优点：一是利用多线程来执行具体的任务（Hadoop MapReduce采用的是进程模型），减少任务的启动开销；二是Executor中有一个BlockManager存储模块，会将内存和磁盘共同作为存储设备，当需要多轮迭代计算时，可以将中间结果存储到这个存储模块里，下次需要时，就可以直接读该存储模块里的数据，而不需要读写到HDFS等文件系统里，因而有效减少了IO开销；或者在交互式查询场景下，预先将表缓存到该存储系统上，从而可以提高读写IO性能。

Spark运行架构

总体而言，如图所示，在Spark中，一个应用（Application）由一个任务控制节点（Driver）和若干个作业（Job）构成，一个作业由多个阶段（Stage）构成，一个阶段由多个任务（Task）组成。当执行一个应用时，任务控制节点会向集群管理器（Cluster Manager）申请资源，启动Executor，并向Executor发送应用程序代码和文件，然后在Executor上执行任务，运行结束后，执行结果会返回给任务控制节点，或者写到HDFS或者其他数据库中。

Spark中各种概念之间的相互关系

3.3 Spark运行基本流程

如图所示，Spark的基本运行流程如下：

  1. 当一个Spark应用被提交时，首先需要为这个应用构建起基本的运行环境，即由任务控制节点（Driver）创建一个SparkContext，由SparkContext负责和资源管理器（Cluster Manager）的通信以及进行资源的申请、任务的分配和监控等。SparkContext会向资源管理器注册并申请运行Executor的资源；
  2. 资源管理器为Executor分配资源，并启动Executor进程，Executor运行情况将随着“心跳”发送到资源管理器上；
  3. SparkContext根据RDD的依赖关系构建DAG图，DAG图提交给DAG调度器（DAGScheduler）进行解析，将DAG图分解成多个“阶段”（每个阶段都是一个任务集），并且计算出各个阶段之间的依赖关系，然后把一个个“任务集”提交给底层的任务调度器（TaskScheduler）进行处理；Executor向SparkContext申请任务，任务调度器将任务分发给Executor运行，同时，SparkContext将应用程序代码发放给Executor；
  4. 任务在Executor上运行，把执行结果反馈给任务调度器，然后反馈给DAG调度器，运行完毕后写入数据并释放所有资源。

Spark运行基本流程图

总体而言，Spark运行架构具有以下特点：

  1. 每个应用都有自己专属的Executor进程，并且该进程在应用运行期间一直驻留。Executor进程以多线程的方式运行任务，减少了多进程任务频繁的启动开销，使得任务执行变得非常高效和可靠；
  2. Spark运行过程与资源管理器无关，只要能够获取Executor进程并保持通信即可；
  3. Executor上有一个BlockManager存储模块，类似于键值存储系统（把内存和磁盘共同作为存储设备），在处理迭代计算任务时，不需要把中间结果写入到HDFS等文件系统，而是直接放在这个存储系统上，后续有需要时就可以直接读取；在交互式查询场景下，也可以把表提前缓存到这个存储系统上，提高读写IO性能；
  4. 任务采用了数据本地性和推测执行等优化机制。数据本地性是尽量将计算移到数据所在的节点上进行，即“计算向数据靠拢”，因为移动计算比移动数据所占的网络资源要少得多。而且，Spark采用了延时调度机制，可以在更大的程度上实现执行过程优化。比如，拥有数据的节点当前正被其他的任务占用，那么，在这种情况下是否需要将数据移动到其他的空闲节点呢？答案是不一定。因为，如果经过预测发现当前节点结束当前任务的时间要比移动数据的时间还要少，那么，调度就会等待，直到当前节点可用。

4. 软件平台准备：Linux-Hadoop

posted @ 2021-03-12 17:03  1After909  阅读(272)  评论(0)  编辑  收藏  举报