Spark的基本原理

 

 

 

 

 

 

Application

Application是在使用spark-submit 提交的打包程序，也就是需要写的代码。
完整的Application一般包含以下步骤：
（1）获取数据
（2）计算逻辑
（3）输出结果（可以是存入HDFS，或者是其他存储介质）

Executor

Executor是一个Application运行在Worker节点上的一种进程，一个worker可以有多个Executor，一个Executor进程有且仅有一个executor对象。executor对象负责将Task包装成taskRunner，并从线程池抽取出一个空闲线程运行Task。每个进程能并行运行Task的个数就取决于分配给它的CPU core的数量。

Worker

Spark集群中可以用来运行Application的节点，在standalone模式下指的是slaves文件配置的worker节点，在spark on yarn模式下是NodeManager节点。

Task

在Excutor进程中执行任务的单元，执行相同代码段的多个Task组成一个Stage。

Job

由一个Action算子触发的一个调度。

Stage

Spark根据提交的作业代码划分出多个Stages，每个Stage有多个Tasks，这些Tasks负责并行处理他们所属的stage里面的代码。

DAGScheduler

根据Stage划分原则构建的DAG（有向无环图，理解为执行流程还行），并将Stage提交给Taskscheduler。

TaskScheduler

TaskScheduler将TaskSet提交给Worker运行。

RDD

弹性分布式数据集。
Resilient Distributed Dataset，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、元素可并行计算的集合。简单点说，从数据文件中获取到的数据会被放到RDD中。
它具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。它允许在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中，后续的查询能够重用工作集，这极大地提升了查询速度。
RDD的属性
（1）一组分片（Partition），即数据集的基本组成单位。对于RDD来说，每个分片都会被一个计算任务处理，并决定并行计算的粒度。用户可以在创建RDD时指定RDD的分片个数，如果没有指定，那么就会采用默认值。默认值就是程序所分配到的CPU Core的数目。
（2）一个计算每个分区的函数。Spark中RDD的计算是以分片为单位的，每个RDD都会实现compute函数以达到这个目的。compute函数会对迭代器进行复合，不需要保存每次计算的结果。
（3）RDD之间的依赖关系。RDD的每次转换都会生成一个新的RDD，所以RDD之间就会形成类似于流水线一样的前后依赖关系。在部分分区数据丢失时，Spark可以通过这个依赖关系重新计算丢失的分区数据，而不是对RDD的所有分区进行重新计算。
（4）一个Partitioner，即RDD的分片函数。当前Spark中实现了两种类型的分片函数，一个是基于哈希的HashPartitioner，另外一个是基于范围的RangePartitioner。只有对于于key-value的RDD，才会有Partitioner，非key-value的RDD的Parititioner的值是None。Partitioner函数不但决定了RDD本身的分片数量，也决定了parent RDD Shuffle输出时的分片数量。
（5）一个列表，存储存取每个Partition的优先位置（preferred location）。对于一个HDFS文件来说，这个列表保存的就是每个Partition所在的块的位置。按照“移动数据不如移动计算”的理念，Spark在进行任务调度的时候，会尽可能地将计算任务分配到其所要处理数据块的存储位置。
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原文链接：https://blog.csdn.net/sword_csdn/article/details/103101878