**Spark详解(02) - Spark概述
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什么是Spark

Hadoop主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算。

Spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。

Hadoop与Spark历史

Hadoop的Yarn框架比Spark框架诞生的晚，所以Spark自己也设计了一套资源调度框架。

Hadoop与Spark框架对比

Spark内置模块

Spark Core：实现了Spark的基本功能，包含任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块。Spark Core中还包含了对弹性分布式数据集(Resilient Distributed DataSet，简称RDD)的API定义。

Spark SQL：是Spark用来操作结构化数据的程序包。通过Spark SQL，我们可以使用 SQL或者Apache Hive版本的HQL来查询数据。Spark SQL支持多种数据源，比如Hive表、Parquet以及JSON等。

Spark Streaming：是Spark提供的对实时数据进行流式计算的组件。提供了用来操作数据流的API，并且与Spark Core中的 RDD API高度对应。

Spark MLlib：提供常见的机器学习功能的程序库。包括分类、回归、聚类、协同过滤等，还提供了模型评估、数据
导入等额外的支持功能。

Spark GraphX：主要用于图形并行计算和图挖掘系统的组件。

集群管理器：Spark设计为可以高效地在一个计算节点到数千个计算节点之间伸缩计算。为了实现这样的要求，同时获得最大灵活性，Spark支持在各种集群管理器（Cluster Manager）上运行，包括Hadoop YARN、Apache Mesos，以及Spark自带的一个简易调度器，叫作独立调度器。

Spark得到了众多大数据公司的支持，这些公司包括Hortonworks、IBM、Intel、Cloudera、MapR、Pivotal、百度、阿里、腾讯、京东、携程、优酷土豆。当前百度的Spark已应用于大搜索、直达号、百度大数据等业务；阿里利用GraphX构建了大规模的图计算和图挖掘系统，实现了很多生产系统的推荐算法；腾讯Spark集群达到8000台的规模，是当前已知的世界上最大的Spark集群。

Spark特点

1）快：与Hadoop的MapReduce相比，Spark基于内存的运算要快100倍以上，基于硬盘的运算也要快10倍以上。Spark实现了高效的DAG执行引擎，可以通过基于内存来高效处理数据流。计算的中间结果是存在于内存中的。

2）易用：Spark支持Java、Python和Scala的API，还支持超过80种高级算法，使用户可以快速构建不同的应用。而且Spark支持交互式的Python和Scala的Shell，可以非常方便地在这些Shell中使用Spark集群来验证解决问题的方法。

3）通用：Spark提供了统一的解决方案。Spark可以用于，交互式查询（Spark SQL）、实时流处理（Spark Streaming）、机器学习（Spark MLlib）和图计算（GraphX）。这些不同类型的处理都可以在同一个应用中无缝使用。减少了开发和维护的人力成本和部署平台的物力成本。

4）兼容性：Spark可以非常方便地与其他的开源产品进行融合。比如，Spark可以使用Hadoop的YARN和Apache Mesos作为它的资源管理和调度器，并且可以处理所有Hadoop支持的数据，包括HDFS、HBase等。这对于已经部署Hadoop集群的用户特别重要，因为不需要做任何数据迁移就可以使用Spark的强大处理能力。

Spark运行架构

Spark框架的核心是一个计算引擎，整体来说，它采用了标准 master-slave 的结构。

如下图所示，它展示了一个 Spark执行时的基本结构。图形中的Driver表示master，负责管理整个集群中的作业任务调度。图形中的Executor 则是 slave，负责实际执行任务。

Driver和Executor任务的管理者

Driver和Executor是临时程序，当有具体任务提交到Spark集群才会开启的程序。

• Driver

Spark驱动器节点，用于执行Spark任务中的main方法，负责实际代码的执行工作。Driver在Spark作业执行时主要负责：

将用户程序转化为作业（job）

在Executor之间调度任务(task)

跟踪Executor的执行情况

通过UI展示查询运行情况

实际上，我们无法准确地描述Driver的定义，因为在整个的编程过程中没有看到任何有关Driver的字眼。所以简单理解，所谓的Driver就是驱使整个应用运行起来的程序，也称之为Driver类。

• Executor

Spark Executor是集群中工作节点（Worker）中的一个JVM进程，负责在 Spark 作业中运行具体任务（Task），任务彼此之间相互独立。Spark 应用启动时，Executor节点被同时启动，并且始终伴随着整个 Spark 应用的生命周期而存在。如果有Executor节点发生了故障或崩溃，Spark 应用也可以继续执行，会将出错节点上的任务调度到其他Executor节点上继续运行。

Executor有两个核心功能：

负责运行组成Spark应用的任务，并将结果返回给驱动器进程

它们通过自身的块管理器（Block Manager）为用户程序中要求缓存的 RDD 提供内存式存储。RDD 是直接缓存在Executor进程内的，因此任务可以在运行时充分利用缓存数据加速运算。

Master和Worker 集群资源管理

Spark集群的独立部署环境中，不需要依赖其他的资源调度框架，自身就实现了资源调度的功能，所以环境中还有其他两个核心组件：Master和Worker，这里的Master是一个进程，主要负责资源的调度和分配，并进行集群的监控等职责，类似于Yarn环境中的RM, 而Worker呢，也是进程，一个Worker运行在集群中的一台服务器上，由Master分配资源对数据进行并行的处理和计算，类似于Yarn环境中NM。

Master：Spark特有资源调度系统的Leader。掌管着整个集群的资源信息，类似于Yarn框架中的ResourceManager。

Worker： Spark特有资源调度系统的Slave，有多个。每个Slave掌管着所在节点的资源信息，类似于Yarn框架中的NodeManager。

Master和Worker是Spark的守护进程、集群资源管理者，即Spark在特定模式下正常运行所必须的进程。

ApplicationMaster

Hadoop用户向YARN集群提交应用程序时,提交程序中应该包含ApplicationMaster，用于向资源调度器申请执行任务的资源容器Container，运行用户自己的程序任务job，监控整个任务的执行，跟踪整个任务的状态，处理任务失败等异常情况。

说的简单点就是，ResourceManager（资源）和Driver（计算）之间的解耦合靠的就是ApplicationMaster。

Executor与Core（核）

Spark Executor是集群中运行在工作节点（Worker）中的一个JVM进程，是整个集群中的专门用于计算的节点。在提交应用中，可以提供参数指定计算节点的个数，以及对应的资源。这里的资源一般指的是工作节点Executor的内存大小和使用的虚拟CPU核（Core）数量。

应用程序相关启动参数如下：

名称

说明

--num-executors

配置Executor的数量

--executor-memory

配置每个Executor的内存大小

--executor-cores

配置每个Executor的虚拟CPU core数量

并行度（Parallelism）

在分布式计算框架中一般都是多个任务同时执行，由于任务分布在不同的计算节点进行计算，所以能够真正地实现多任务并行执行，记住，这里是并行，而不是并发。这里将整个集群并行执行任务的数量称之为并行度。那么一个作业到底并行度是多少呢？这个取决于框架的默认配置。应用程序也可以在运行过程中动态修改。

有向无环图（DAG）

大数据计算引擎框架我们根据使用方式的不同一般会分为四类，其中第一类就是Hadoop所承载的MapReduce,它将计算分为两个阶段，分别为 Map阶段 和 Reduce阶段。对于上层应用来说，就不得不想方设法去拆分算法，甚至于不得不在上层应用实现多个 Job 的串联，以完成一个完整的算法，例如迭代计算。 由于这样的弊端，催生了支持 DAG 框架的产生。因此，支持 DAG 的框架被划分为第二代计算引擎。如 Tez 以及更上层的 Oozie。这里我们不去细究各种 DAG 实现之间的区别，不过对于当时的 Tez 和 Oozie 来说，大多还是批处理的任务。接下来就是以 Spark 为代表的第三代的计算引擎。第三代计算引擎的特点主要是 Job 内部的 DAG 支持（不跨越 Job），以及实时计算。

这里所谓的有向无环图，并不是真正意义的图形，而是由Spark程序直接映射成的数据流的高级抽象模型。简单理解就是将整个程序计算的执行过程用图形表示出来,这样更直观，更便于理解，可以用于表示程序的拓扑结构。

DAG（Directed Acyclic Graph）有向无环图是由点和线组成的拓扑图形，该图形具有方向，不会闭环。

所谓的提交流程，其实就是开发人员根据需求写的应用程序通过Spark客户端提交给Spark运行环境执行计算的流程。在不同的部署环境中，这个提交过程基本相同，但是又有细微的区别，这里不进行详细的比较，但是因为国内工作中，将Spark引用部署到Yarn环境中会更多一些，所以本文的提交流程是基于Yarn环境的。

Spark应用程序提交到Yarn环境中执行的时候，一般会有两种部署执行的方式：Client和Cluster。两种模式主要区别在于：Driver程序的运行节点位置。

Yarn Client模式

Client模式将用于监控和调度的Driver模块在客户端执行，而不是在Yarn中，所以一般用于测试。

Driver在任务提交的本地机器上运行

Driver启动后会和ResourceManager通讯申请启动ApplicationMaster

ResourceManager分配container，在合适的NodeManager上启动ApplicationMaster，负责向ResourceManager申请Executor内存

ResourceManager接到ApplicationMaster的资源申请后会分配container，然后ApplicationMaster在资源分配指定的NodeManager上启动Executor进程

Executor进程启动后会向Driver反向注册，Executor全部注册完成后Driver开始执行main函数

之后执行到Action算子时，触发一个Job，并根据宽依赖开始划分stage，每个stage生成对应的TaskSet，之后将task分发到各个Executor上执行。

Yarn Cluster模式

Cluster模式将用于监控和调度的Driver模块启动在Yarn集群资源中执行。一般应用于实际生产环境。

在YARN Cluster模式下，任务提交后会和ResourceManager通讯申请启动ApplicationMaster，

随后ResourceManager分配container，在合适的NodeManager上启动ApplicationMaster，此时的ApplicationMaster就是Driver。

Driver启动后向ResourceManager申请Executor内存，ResourceManager接到ApplicationMaster的资源申请后会分配container，然后在合适的NodeManager上启动Executor进程

Executor进程启动后会向Driver反向注册，Executor全部注册完成后Driver开始执行main函数，

之后执行到Action算子时，触发一个Job，并根据宽依赖开始划分stage，每个stage生成对应的TaskSet，之后将task分发到各个Executor上执行。