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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2 W/ u: a3 S' \: O' g

6 [3 o' O+ r) U5 I  y9 c- Z: @名词解释
Application：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。
' M  X  N: w% u9 e4 K# ~, Y6 S, IDriver：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
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;
5 C' X$ ]$ ]/ N& M8 |+ MExecutor：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；
DAG：Directed Acyclic Graph有向无环图，反映RDD之间的依赖关系和执行流程；
( a. g+ w3 z% a# |, yJob：作业，按照DAG执行就是一个作业；Job==DAG
Stage：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

6 `$ H  E4 t  r4 m4 Q: Y1 hSpark运行基本流程
# `& B; E6 q2 S9 w! W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，
3 U! @* |/ h$ {* ?/ DSparkContext向资源管理器注册并申请运行Executor资源；
$ D% Y2 G' w# d! v# g/ M2 @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；
" ?4 R5 D# D( k& E1 qSparkContext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。
7 s- C- P, n, p+ ~9 iTaskScheduler将Task发放给Executor运行，同时SparkContext将应用程序代码发放给Executor。
Executor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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2 S8 |" P/ ]* m8 ^+ i! c总结
* D( J1 [: q/ @
; ?/ J  E7 p9 v  z0 h5 b! ?Spark应用被提交–>SparkContext向资源管理器注册并申请资源–>启动Executor
2 P8 s. S8 V0 b& I, _" b% 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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