【转】Spark 体系结构

原文地址：http://jerryshao.me/architecture/2013/03/29/spark-overview/

援引@JerryLead的系统架构图作为Spark整体结构的一个 birdview：

 

整体上Spark分为以下几个主要的子模块:

• deploy: deply模块包括Master，Work和Client，参见architecture图的最上 部分。deploy主要负责启动和调度用户实现的Spark application并且分配资源给用户 application，类似于Hadoop YARN框架。
• scheduler: scheduler主要负责调度用户application内的tasks，根据部署方式的不 同Spark实现了多种不同的scheduler，包括LocalScheduler，ClusterScheduler等 。
• rdd: rdd类似于一个分布式的数据集，用户可以根据rdd所提供的api进行数据集的 操作，rdd模块是用户交互的主要模块。
• storage: storage模块主要负责数据集，也就是rdd的存取。根据设定的不同，数 据可以保存在内存、磁盘或是两者。Spark与Hadoop MapReduce最大的不同在于MapReduce 将数据保存在HDFS上，而Spark则由自己的存储系统。

当然还有一些其他的子模块，可以参考上图。

Spark采用了Actor的设计方式，整体架构，包括各子模块的设计上都是采用master-slave模 式，master和slave之间通信的主要协议可以参见上图。