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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! {: E5 V- N$ T7 v6 z! C0 D# n5 i


( C2 w: F, a9 X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。
Driver：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
7 k9 }# E- T) \* a  b2 @0 uCluster 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;
2 J9 g( L3 W5 ^8 LExecutor：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；
" ?' t  N4 V) b" V" a  @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；
: z5 F4 R6 e0 Q1 }# WDAG：Directed Acyclic Graph有向无环图，反映RDD之间的依赖关系和执行流程；
8 f3 K- B5 h: p; Z3 ~Job：作业，按照DAG执行就是一个作业；Job==DAG
5 q" X8 }0 {/ B% j, t# G0 Y  sStage：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
9 i0 i5 r* D5 P- B7 vTask：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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% l  A4 F6 @8 a6 E- p1 [# `Spark运行基本流程
7 S3 I9 A( v- h- }& n' ~7 I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，
8 Q$ X) P4 s2 S; F2 MSparkContext向资源管理器注册并申请运行Executor资源；
- d% C1 g) X- \! l8 y& k6 e9 ?, z2 F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；
% q  g7 w9 \9 G& Q: v: c7 LSparkContext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。
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。
! {" o: A0 W8 v3 `! d" p  J流程图解

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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
RDD–>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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