SparkCore：Spark原理初探（执行流程图）

杨利霞

/ C7 g: `) ?0 ~. o4 i, zSparkCore：Spark原理初探（执行流程图）
, F7 j7 s2 ?2 M8 g" P% t基本概念
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名词解释
4 e4 O9 D$ H! R& B. RApplication：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。
: s0 F! o8 z2 \; _, i8 YDriver：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;
1 q2 ?) @6 f" r; V3 I! PExecutor：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；
. P' B, o# w$ `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；
Job：作业，按照DAG执行就是一个作业；Job==DAG
0 {( D& y+ X1 m  o: e, \- W1 J0 A' GStage：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
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0 ~% u* |% A! i$ J; ], W$ \1 TSpark运行基本流程
5 L: M7 l# P( J6 f  r& O( s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，
/ Y9 V& o$ J! ]) }$ SSparkContext向资源管理器注册并申请运行Executor资源；
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；
. n$ h  x0 s" }2 ?+ w' \+ d( {% ?SparkContext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。
流程图解

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总结
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; p; C9 P: b; Y' Q7 N: E) ?* H! E7 q0 jSpark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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