SparkCore：Spark原理初探（执行流程图）

杨利霞

6 I9 E* W2 y" |  NSparkCore：Spark原理初探（执行流程图）
3 i  I9 D( b) V+ j$ B基本概念
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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。
+ p( X9 z* A1 `2 zDriver：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;
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；
" h4 i; c8 |# `8 v: mRDD：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；
/ |6 S$ [6 t1 g0 I9 N' rJob：作业，按照DAG执行就是一个作业；Job==DAG
" s" T8 p, z( o' M8 [+ L0 [  zStage：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
4 Z4 N0 ]( G/ _! G% ^4 ?; [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

Spark运行基本流程
- [9 _; c+ X( k7 g& x+ a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，
# w3 g! v6 R" u; u' \) tSparkContext向资源管理器注册并申请运行Executor资源；
" I- I- L* U1 i+ 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；
$ H( T1 o# e1 O+ ], ZSparkContext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。
3 m( @8 l; g9 t8 W  Q: i8 [0 ^0 u) ~流程图解
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总结

) n8 R# ?* f3 f- wSpark应用被提交–>SparkContext向资源管理器注册并申请资源–>启动Executor
# c- _" J1 j6 ^7 }/ _0 R& U* hRDD–>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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