1：Spark的运行模式

2：Spark中的一些名词解释

3：Spark的运行基本流程

4：RDD的运行基本流程

一：Spark的运行模式

        Spark的运行模式多种多样，灵活多变，部署在单机上时，既可以用本地模式运行，也可以用伪分布模式运行，而当以分布式集群的方式部署时，也有众多的运行模式可供选择，这取决于集群的实际情况，底层的资源调度即可以依赖外部资源调度框架，也可以使用Spark内建的Standalone模式。对于外部资源调度框架的支持，目前的实现包括相对稳定的Mesos模式，以及还在持续开发更新中的hadoop YARN模式。

        在实际应用中，Spark应用程序的运行模式取决于传递给SparkContext 的Master环境变量的值，个别模式还需要依赖辅助的程序接口来配合使用，目前所支持的Master环境变量由特定的字符串或URL组成，如下：

       Local[N]：本地模式，使用N个线程

       Local cluster[worker,core,Memory]：伪分布模式，可以配置所需要启动的虚拟工作节点的数量，以及每个工作节点所管理的CPU数量和内存尺寸

       Spark://hostname:port ：Standalone模式，需要部署Spark到相关节点，URL为Spark Master主机地址和端口

       Mesos://hostname:port：Mesos模式，需要部署Spark和Mesos到相关节点，URL为Mesos主机地址和端口

       YARN standalone/YARN cluster：YARN模式之一，主程序逻辑和任务都运行在YARN集群中

       YARN client：YARN模式二，主程序逻辑运行在本地，具体任务运行在YARN集群中

       Spark ON YARN模式图解（详细解释参考点击阅读）：

二：Spark的一些名词解释

        Application：Spark中的Application和Hadoop MapReduce中的概念是相似的，指的是用户编写的Spark应用程序，内含了一个Driver功能的代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码

       Driver Program：Spark中的Driver即运行上述Application的main()函数并且创建SparkContext，其中创建SparkContext的目的是为了准备Spark应用程序的运行环境。在Spark中由SparkContext负责和ClusterManager通信，进行资源的申请、任务的分配和监控等；当Executor部分运行完毕后，Driver负责将SparkContext关闭。通常用SparkContext代表Driver

       通用的形式应该是这样的

package thinkgamer

import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}
import org.apache.spark.SparkContext._

object WordCount{
  def main(args: Array[String]) {
    if (args.length == 0) {
      System.err.println("Usage: WordCount <file1>")
      System.exit(1)
    }

    val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount")
    val sc = new SparkContext(conf)
    
    .....//此处写你编写的Spark代码

    sc.stop()
  }
}

       Executor：Application运行在Worker节点上的一个进程，该进程负责运行Task，并且负责将数据存在内存或者磁盘上，每个Application都有各自独立的一批Executor。在Spark on Yarn模式下，其进程名称为CoarseGrainedExecutorBackend，类似于Hadoop MapReduce中的YarnChild。一个CoarseGrainedExecutorBackend进程有且仅有一个executor对象，它负责将Task包装成taskRunner，并从线程池中抽取出一个空闲线程运行Task。每个CoarseGrainedExecutorBackend能并行运行Task的数量就取决于分配给它的CPU的个数了

       Cluster Mananger：指的是在集群上获取资源的外部服务，目前有：

                    Ø  Standalone：Spark原生的资源管理，由Master负责资源的分配；

                    Ø  Hadoop Yarn：由YARN中的ResourceManager负责资源的分配；

       Worker：集群中任何可以运行Application代码的节点，类似于YARN中的NodeManager节点。在Standalone模式中指的就是通过Slave文件配置的Worker节点，在Spark on Yarn模式中指的就是NodeManager节点

       Job：包含多个Task组成的并行计算，往往由Spark Action催生，一个JOB包含多个RDD及作用于相应RDD上的各种Operation

       Starge：每个Job会被拆分很多组Task，每组任务被称为Stage，也可称TaskSet，一个作业分为多个阶段

       Task：被送到某个Executor上的工作任务

三：Spark的基本运行流程

    1：Spark的基本运行流程如下图：

         (1)：构建Spark Application的运行环境，启动SparkContext

         (2)：SparkContext向资源管理器（可以是Standalone，Mesos，Yarn）申请运行Executor资源，并启动StandaloneExecutorbackend，Executor向SparkContext申请Task

         (3)：SparkContext将应用程序分发给Executor

         (4)：SparkContext构建成DAG图，将DAG图分解成Stage、将Taskset发送给Task Scheduler，最后由Task Scheduler将Task发送给Executor运行

         (5)：Task在Executor上运行，运行完释放所有资源

    2：Spark运行架构的特点

       (1)：每个Application获取专属的executor进程，该进程在Application期间一直驻留，并以多线程方式运行Task。这种Application隔离机制是有优势的，无论是从调度角度看（每个Driver调度他自己的任务），还是从运行角度看（来自不同Application的Task运行在不同JVM中），当然这样意味着Spark Application不能跨应用程序共享数据，除非将数据写入外部存储系统

       (2)：Spark与资源管理器无关，只要能够获取executor进程，并能保持相互通信就可以了

       (3)：提交SparkContext的Client应该靠近Worker节点（运行Executor的节点），最好是在同一个Rack里，因为Spark Application运行过程中SparkContext和Executor之间有大量的信息交换，如果在远程集群中运行，最好使用RPC将SparkContext提交给集群，不要远离Worker运行SparkContext

       (4)Task采用了数据本地性和推测执行的优化机制

    3：DAGscheduler

        DAGScheduler把一个Spark作业转换成Stage的DAG（Directed Acyclic Graph有向无环图），根据RDD和Stage之间的关系找出开销最小的调度方法，然后把Stage以TaskSet的形式提交给TaskScheduler，下图展示了DAGScheduler的作用：

   4：TaskScheduler

          DAGScheduler决定了Task的理想位置，并把这些信息传递给下层的TaskScheduler。此外，DAGScheduler还处理由于Shuffle数据丢失导致的失败，还有可能需要重新提交运行之前的Stage（非Shuffle数据丢失导致的Task失败由TaskScheduler处理）

  四：RDD的运行基本流程

     那么RDD在Spark中怎么运行的？大概分为以下三步：

     1：创建RDD对象

     2：DAGScheduler模块介入运算，计算RDD之间的依赖关系，RDD之间的依赖关系就形成了DAG

     3：每一个Job被分为多个Stage。划分Stage的一个主要依据是当前计算因子的输入是否是确定的，如果是则将其分在同一个Stage，避免多个Stage之间的消息传递开销。

       以下面一个按 A-Z 首字母分类，查找相同首字母下不同姓名总个数的例子来看一下 RDD 是如何运行起来的

步骤 1 ：创建 RDD  上面的例子除去最后一个 collect 是个动作，不会创建 RDD 之外，前面四个转换都会创建出新的 RDD 。因此第一步就是创建好所有 RDD( 内部的五项信息 ) 。

步骤 2 ：创建执行计划 Spark 会尽可能地管道化，并基于是否要重新组织数据来划分 阶段 (stage) ，例如本例中的 groupBy() 转换就会将整个执行计划划分成两阶段执行。最终会产生一个 DAG(directed acyclic graph ，有向无环图 ) 作为逻辑执行计划。

步骤 3 ：调度任务  将各阶段划分成不同的 任务 (task) ，每个任务都是数据和计算的合体。在进行下一阶段前，当前阶段的所有任务都要执行完成。因为下一阶段的第一个转换一定是重新组织数据的，所以必须等当前阶段所有结果数据都计算出来了才能继续。

假设本例中的 hdfs://names 下有四个文件块，那么 HadoopRDD 中 partitions 就会有四个分区对应这四个块数据，同时 preferedLocations会指明这四个块的最佳位置。现在，就可以创建出四个任务，并调度到合适的集群结点上。