SparkCore：Spark原理初探（执行流程图）

杨利霞

SparkCore：Spark原理初探（执行流程图）
基本概念
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: n! j( p; e! b$ j1 \( c' s
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8 @- h" s( h, T% A
名词解释
9 R, Z; V+ h/ H; Z5 pApplication：指的是用户编写的Spark应用程序/代码，包含了Driver功能代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码。
* m4 d; d2 g5 U4 L6 BDriver：Spark中的Driver即运行上述Application的Main()函数并且创建SparkContext，SparkContext负责和ClusterManager通信，进行资源的申请、任务的分配和监控等
! }# g& n, X0 f6 `Cluster Manager：指的是在集群上获取资源的外部服务，Standalone模式下由Master负责，Yarn模式下ResourceManager负责;
Executor：是运行在工作节点Worker上的进程，负责运行任务，并为应用程序存储数据，是执行分区计算任务的进程；
RDD：Resilient Distributed Dataset弹性分布式数据集，是分布式内存的一个抽象概念；
( v9 f( m) I: S" C+ X) y# t' x' DDAG：Directed Acyclic Graph有向无环图，反映RDD之间的依赖关系和执行流程；
& Z7 l4 n/ K* eJob：作业，按照DAG执行就是一个作业；Job==DAG
* q3 K2 M5 w" IStage：阶段，是作业的基本调度单位，同一个Stage中的Task可以并行执行，多个Task组成TaskSet任务集
Task：任务，运行在Executor上的工作单元，一个Task计算一个分区，包括pipline上的一系列操作
基本流程
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Spark运行基本流程
5 f3 r( b& M4 R) r% T) @0 O7 `# E8 g当一个Spark应用被提交时，首先需要为这个Spark Application构建基本的运行环境，即由任务控制节点(Driver)创建一个SparkContext，
' m$ w! T9 x/ KSparkContext向资源管理器注册并申请运行Executor资源；
, ]* |- h4 ?8 v资源管理器为Executor分配资源并启动Executor进程，Executor运行情况将随着心跳发送到资源管理器上；
1 }* u; {( P. X3 Q' p0 OSparkContext根据RDD的依赖关系构建成DAG图，并提交给DAGScheduler进行解析划分成Stage，并把该Stage中的Task组成Taskset发送给TaskScheduler。
TaskScheduler将Task发放给Executor运行，同时SparkContext将应用程序代码发放给Executor。
! I' p+ [; c$ Y; H- ~! d* }, l. MExecutor将Task丢入到线程池中执行，把执行结果反馈给任务调度器，然后反馈给DAG调度器，运行完毕后写入数据并释放所有资源。
流程图解
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) I- M5 ]) t3 d/ I8 }4 }- M9 X总结
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Spark应用被提交–>SparkContext向资源管理器注册并申请资源–>启动Executor
# U8 q: L# ]! X+ A' yRDD–>构建DAG–>DAGScheduler划分Stage形成TaskSet–>TaskScheduler提交Task–>Worker上的Executor执行Task

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# ]- |1 ]5 g0 C$ F+ n原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_43563705/article/details/105699268
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