大数据框架-spark

 

相关详细说明：https://www.csdn.net/article/2015-07-10/2825184

RDD：弹性分布式数据集。

Operation：Transformation 和Action，一个返回RDD，一个返回值。

Lineage：RDD之间的依赖关系，如何演变过来。

Partition：RDD分区，按block切分

narrow dependency(窄依赖) ：父RDD全进入子RDD

wide dependency(宽依赖）

Application[一个spark-submit提交的程序]

Job[一个计算序列的最终结果Action操作，多个RDD以及作用于RDD之上的Operation]

stage[计算序列的中间结果]

[划分stage 的重要依据是有无shuflle (数据重组)发生，由DAGSchedule进行划分，Shuffle在Spark中是把父RDD中KV对按照Key重新分区，得到一个新的子RDD，包括这几个操作reduceByKey、groupByKey、sortByKey、countByKey、join、cogroup]

Task[每个partition在一个executor上的Operation是一个Task，即一个thread]

Spark(standalone模式)基本组件；

master(RM):负责资源管理,sparkonYarn模式下就是RM

worker(NM):一个worker可以有多个executor

executor(Container,可以看作资源集合、也可看作task的执行池，一个JVM进程):

当以YARN模式启动spark集群时，可以指定

executors的数量（-num-executors 或者 spark.executor.instances 参数)

executor 固有的内存大小（-executor-memory 或者 spark.executor.memory)，executor使用的cpu核数（-executor-cores 或者 spark.executor.cores)

executor分配给每个task的core的数量（spark.task.cpus)

driver 上使用的内存（-driver-memory 或者 spark.driver.memory)。

driver(AppMaster)：申请资源并监控任务执行状态。通过DAGScheduler划分形成TaskSet，将具体Task交给对应worker中的executor线程池执行。