spark基本概念与运行架构

Apache Spark是一个分布式计算框架，旨在简化运行于计算机集群上的并行程序的编写。

 

RDD：弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset)是分布式内存的一个抽象概念，提供了一个高度受限的共享内存模型。一个RDD包含多个分区(Partition)。

DAG：有向无环图(Directed Acyclic Graph)反应RDD之间的依赖关系。

Executor：运行在工作节点(WorkNode)的一个进程，负责运行Task。

Application：用户编写的Spark程序。

Task：运行在Executor上的工作单元。

Job：一个Job包含多个RDD及作用于相应RDD上的各种操作。

Stage：是Job的基本调度单位，一个Job会分为多组Task，每组Task被称为Stage，或者也被称为TaskSet，代表了一组由关联的、相互之间没有shuffle依赖关系的任务组成的任务集。

 

 

与MapReduce相比的优势：

• 利用多线程来执行具体的任务，减少任务的启动开销
• 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，减少IO开销

 

 

1.  为应用构建起基本的运行环境，即由Driver创建一个SparkContext进行资源的申请、任务的分配和监控。
2. 资源管理器为Executor分配资源，并Executor启动进程。
3. SparkContext根据RDD的依赖关系构建DAG图，DAG图提交给DAGScheduler解析成Stage，然后把一个个TaskSet提交给底层调度器TaskScheduler处理；Executor向SparkContext申请Task，TaskScheduler将Task发放给Executor运行并提供应用程序代码。
4. Task在Executor上运行把执行结果反馈给TaskSchedulor，然后反馈给DAGScheduler，运行完毕后写入数据并释放所有资源。

 

Spark运行架构特点：

1. 每个Application都有自己专属的Executor进程，并且该进程在Application运行期间一直驻留。Executor进程以多线程的方式运行Task。
2. Spark运行过程与资源管理器无关，只要能够获取Executor进程并保存通信即可。
3. Task采用数据本地性和推测执行等优化机制。

（厦门大学大数据公开课笔记）