2020寒假学习记录（6）——Spark运行架构及RDD

一、Spark运行架构

 1.基本概念

*  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”。

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。

2.运行的基本流程：

（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。

二、RDD的设计与运行原理

 RDD提供了一个抽象的数据架构，我们不必担心底层数据的分布式特性，只需将具体的应用逻辑表达为一系列转换处理，不同RDD之间的转换操作形成依赖关系，可以实现管道化，从而避免了中间结果的存储，大大降低了数据复制、磁盘IO和序列化开销。

Spark用Scala语言实现了RDD的API，程序员可以通过调用API实现对RDD的各种操作。RDD典型的执行过程如下：
1. RDD读入外部数据源（或者内存中的集合）进行创建；
2. RDD经过一系列的“转换”操作，每一次都会产生不同的RDD，供给下一个“转换”使用；
3. 最后一个RDD经“行动”操作进行处理，并输出到外部数据源（或者变成Scala集合或标量）。
需要说明的是，RDD采用了惰性调用，即在RDD的执行过程中（如图9-8所示），真正的计算发生在RDD的“行动”操作，对于“行动”之前的所有“转换”操作，Spark只是记录下“转换”操作应用的一些基础数据集以及RDD生成的轨迹，即相互之间的依赖关系，而不会触发真正的计算。

RDD的特性：高效的容错性、中间结果持久化到内存、存放的数据可以是Java对象，避免了不必要的对象序列化和反序列化开销。

学习了子雨大数据之Spark入门教程中的第一章——Spark的设计与运行原理的学习摘抄（http://dblab.xmu.edu.cn/blog/spark/）