Spark基本架构及原理

 Hadoop 和 Spark 的关系

Spark 运算比 Hadoop 的 MapReduce 框架快的原因是因为 Hadoop 在一次 MapReduce 运算之后,会将数据的运算结果从内存写入到磁盘中,第二次 Mapredue 运算时在从磁盘中读取数据,所以其瓶颈在2次运算间的多余 IO 消耗. Spark 则是将数据一直缓存在内存中,直到计算得到最后的结果,再将结果写入到磁盘,所以多次运算的情况下, Spark 是比较快的. 其优化了迭代式工作负载

Hadoop的局限 Spark的改进
    • 抽象层次低，代码编写难以上手
    • 通过使用RDD的统一抽象，实现数据处理逻辑的代码非常简洁
    • 只提供了Map和Reduce两个操作，欠缺表达力
    • 通过RDD提供了很多转换和动作，实现了很多基本操作，如Sort, Join等
    • 一个Job只有Map和Reduce两个阶段，复杂的程序需要大量的Job来完成，且Job之间的依赖关系需要开发者自行管理
    • 一个Job可以包含RDD的多个转换操作，在调度时可以生成多个阶段（Stage），而且如果多个map操作的RDD的分区不变，是可以放在同一个Task中进行
    • 处理逻辑隐藏在代码细节中，缺乏整体逻辑视图
    • RDD的转换支持流式API,提供处理逻辑的整体视图
    • 对迭代式数据处理性能比较差，Reduce与下一步Map之间的中间结果只能存放在HDFS中
    •  通过内存缓存数据，可大大提高迭代式计算的性能，内存不足时可以溢出到本地磁盘，而不是HDFS
 
    • ReduceTask需要等待所有MapTask都完成后才可以开始
  
    • 分区相同的转换构成流水线放在一个Task中运行，分区不同的转换需要Shuffle，被划分到不同的Stage中，需要等待前面的Stage完成后才可以开始
    •  时延高，只适用Batch数据处理，对于交互式数据处理和实时数据处理的支持不够
    •  通过将流拆成小的batch提供Discretized Stream处理流数据

 

Spark 的主要特点还包括:

    • (1)提供 Cache 机制来支持需要反复迭代计算或者多次数据共享,减少数据读取的 IO 开销;
    • (2)提供了一套支持 DAG 图的分布式并行计算的编程框架,减少多次计算之间中间结果写到 Hdfs 的开销;
    • (3)使用多线程池模型减少 Task 启动开稍, shuffle 过程中避免不必要的 sort 操作并减少磁盘 IO 操作。(Hadoop 的 Map 和 reduce 之间的 shuffle 需要 sort)

Spark 系统架构

明确相关术语

 

  • Application: Appliction都是指用户编写的Spark应用程序，其中包括一个Driver功能的代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码
  • Driver:  Spark中的Driver即运行上述Application的main函数并创建SparkContext，创建SparkContext的目的是为了准备Spark应用程序的运行环境，在Spark中有SparkContext负责与ClusterManager通信，进行资源申请、任务的分配和监控等，当Executor部分运行完毕后，Driver同时负责将SparkContext关闭，通常用SparkContext代表Driver
  • Executor:  某个Application运行在worker节点上的一个进程，  该进程负责运行某些Task， 并且负责将数据存到内存或磁盘上，每个Application都有各自独立的一批Executor， 在Spark on Yarn模式下，其进程名称为CoarseGrainedExecutor Backend。一个CoarseGrainedExecutor Backend有且仅有一个Executor对象， 负责将Task包装成taskRunner,并从线程池中抽取一个空闲线程运行Task， 这个每一个oarseGrainedExecutor Backend能并行运行Task的数量取决与分配给它的cpu个数
  • Cluter Manager：指的是在集群上获取资源的外部服务。目前有三种类型

 

    1. 　Standalon : spark原生的资源管理，由Master负责资源的分配
    2. 　Apache Mesos:与hadoop MR兼容性良好的一种资源调度框架
    3. 　Hadoop Yarn: 主要是指Yarn中的ResourceManager

 

  • Worker: 集群中任何可以运行Application代码的节点，在Standalone模式中指的是通过slave文件配置的Worker节点，在Spark on Yarn模式下就是NoteManager节点
  • Task: 被送到某个Executor上的工作单元，但hadoopMR中的MapTask和ReduceTask概念一样，是运行Application的基本单位，多个Task组成一个Stage，而Task的调度和管理等是由TaskScheduler负责
  • Job: 包含多个Task组成的并行计算，往往由Spark Action触发生成， 一个Application中往往会产生多个Job
  • Stage: 每个Job会被拆分成多组Task， 作为一个TaskSet， 其名称为Stage，Stage的划分和调度是有DAGScheduler来负责的，Stage有非最终的Stage（Shuffle Map Stage）和最终的Stage（Result Stage）两种，Stage的边界就是发生shuffle的地方
  • DAGScheduler: 根据Job构建基于Stage的DAG（Directed Acyclic Graph有向无环图)，并提交Stage给TASkScheduler。 其划分Stage的依据是RDD之间的依赖的关系找出开销最小的调度方法，如下图
  • TASKSedulter: 将TaskSET提交给worker运行，每个Executor运行什么Task就是在此处分配的. TaskScheduler维护所有TaskSet，当Executor向Driver发生心跳时，TaskScheduler会根据资源剩余情况分配相应的Task。另外TaskScheduler还维护着所有Task的运行标签，重试失败的Task。下图展示了TaskScheduler的作用
  • 在不同运行模式中任务调度器具体为：

 

    1. 　　Spark on Standalone模式为TaskScheduler
    2. 　　YARN-Client模式为YarnClientClusterScheduler
    3. 　　YARN-Cluster模式为YarnClusterScheduler

 

  • 将这些术语串起来的运行层次图如下：
  • Job=多个stage，Stage=多个同种task, Task分为ShuffleMapTask和ResultTask，Dependency分为ShuffleDependency和NarrowDependency

 

　　整个 Spark 集群中,分为 Master 节点与 worker 节点,,其中 Master 节点负责将串行任务变成可并行执行的任务集Tasks, 同时还负责出错问题处理等,而 Worker 节点负责执行任务. 
　　Driver 的功能是创建 SparkContext, 负责执行用户写的 Application 的 main 函数进程,Application 就是用户写的程序. 
　　不同的模式可能会将 Driver 调度到不同的节点上执行.集群管理模式里, local 一般用于本地调试. 
　　每个 Worker 上存在一个或多个 Executor 进程,该对象拥有一个线程池,每个线程负责一个 Task 任务的执行.根据 Executor 上 CPU-core 的数量,其每个时间可以并行多个 跟 core 一样数量的 Task.Task 任务即为具体执行的 Spark 程序的任务. 

  • spark运行流程图如下：
  1. 构建Spark Application的运行环境，启动SparkContext
  2. SparkContext向资源管理器（可以是Standalone，Mesos，Yarn）申请运行Executor资源，并启动StandaloneExecutorbackend，
  3. Executor向SparkContext申请Task
  4. SparkContext将应用程序分发给Executor
  5. SparkContext构建成DAG图，将DAG图分解成Stage、将Taskset发送给Task Scheduler，最后由Task Scheduler将Task发送给Executor运行
  6. Task在Executor上运行，运行完释放所有资源

     Spark运行特点：

  1. 每个Application获取专属的executor进程，该进程在Application期间一直驻留，并以多线程方式运行Task。这种Application隔离机制是有优势的，无论是从调度角度看（每个Driver调度他自己的任务），还是从运行角度看（来自不同Application的Task运行在不同JVM中），当然这样意味着Spark Application不能跨应用程序共享数据，除非将数据写入外部存储系统
  2. Spark与资源管理器无关，只要能够获取executor进程，并能保持相互通信就可以了
  3. 提交SparkContext的Client应该靠近Worker节点（运行Executor的节点），最好是在同一个Rack里，因为Spark Application运行过程中SparkContext和Executor之间有大量的信息交换
  4. Task采用了数据本地性和推测执行的优化机制

Spark作业基本运行原理

 

 

详细原理见上图。

　　我们使用spark-submit提交一个Spark作业之后，这个作业就会启动一个对应的Driver进程。根据你使用的部署模式（deploy-mode）不同，Driver进程可能在本地启动，也可能在集群中某个工作节点上启动。Driver进程本身会根据我们设置的参数，占有一定数量的内存和CPU core。而Driver进程要做的第一件事情，就是向集群管理器(YARN或者其他资源管理集群）申请运行Spark作业需要使用的资源，这里的资源指的就是Executor进程。YARN集群管理器会根据我们为Spark作业设置的资源参数，在各个工作节点上，启动一定数量的Executor进程，每个Executor进程都占有一定数量的内存和CPU core。

　　在申请到了作业执行所需的资源之后，Driver进程就会开始调度和执行我们编写的作业代码了。Driver进程会将我们编写的Spark作业代码分拆为多个stage，每个stage执行一部分代码片段，并为每个stage创建一批task，然后将这些task分配到各个Executor进程中执行。task是最小的计算单元，负责执行一模一样的计算逻辑（也就是我们自己编写的某个代码片段），只是每个task处理的数据不同而已。一个stage的所有task都执行完毕之后，会在各个节点本地的磁盘文件中写入计算中间结果，然后Driver就会调度运行下一个stage。下一个stage的task的输入数据就是上一个stage输出的中间结果。如此循环往复，直到将我们自己编写的代码逻辑全部执行完，并且计算完所有的数据，得到我们想要的结果为止。

　　Spark是根据shuffle类算子来进行stage的划分。如果我们的代码中执行了某个shuffle类算子（比如reduceByKey、join等），那么就会在该算子处，划分出一个stage界限来。可以大致理解为，shuffle算子执行之前的代码会被划分为一个stage，shuffle算子执行以及之后的代码会被划分为下一个stage。因此一个stage刚开始执行的时候，它的每个task可能都会从上一个stage的task所在的节点，去通过网络传输拉取需要自己处理的所有key，然后对拉取到的所有相同的key使用我们自己编写的算子函数执行聚合操作（比如reduceByKey()算子接收的函数）。这个过程就是shuffle。

　　当我们在代码中执行了cache/persist等持久化操作时，根据我们选择的持久化级别的不同，每个task计算出来的数据也会保存到Executor进程的内存或者所在节点的磁盘文件中。

　　因此Executor的内存主要分为三块：第一块是让task执行我们自己编写的代码时使用，默认是占Executor总内存的20%；第二块是让task通过shuffle过程拉取了上一个stage的task的输出后，进行聚合等操作时使用，默认也是占Executor总内存的20%；第三块是让RDD持久化时使用，默认占Executor总内存的60%。

　　task的执行速度是跟每个Executor进程的CPU core数量有直接关系的。一个CPU core同一时间只能执行一个线程。而每个Executor进程上分配到的多个task，都是以每个task一条线程的方式，多线程并发运行的。如果CPU core数量比较充足，而且分配到的task数量比较合理，那么通常来说，可以比较快速和高效地执行完这些task线程。

以上就是Spark作业的基本运行原理的说明

Refer

Spark(一): 基本架构及原理

Spark 学习: spark 原理简述与 shuffle 过程介绍

posted @ 2017-12-03 23:13  ^_TONY_^  阅读(2858)  评论(0)  编辑  收藏  举报