Spark运行流程概述-低调大师

Spark运行流程概述

2015-10-09 647

Application 指用户编写的Spark应用程序，其中包含了一个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 Spark中的Driver即运行上述Application的main()函数并创建SparkContext.创建的目的是为了初始化Spark的运行环境。SparkContext负责与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同时负责将SparkContext关闭，通常用SparkContext代表Driver.
Executor 某个Application运行在Worker节点上的一个进程，该进程负责运行某些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 Yarnm模式下，名为CoarseGrainedExecutor Backend进程有且只有一个executor,它负责将task包装秤taskRunner，并从线程池中抽取出一个空闲线程进行Task.这样每个CoarseGrainedExecutro Backend能并行运行Task的数量就取决于分配给它的CPU的个数。
Cluster Manager 在Hadoop yarn上主要是指ResourceManager
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模式中指的是通过slave文件配置的Worker节点，在Spark on Yarn模式中指的是NodeManager节点。
Task 是运行application的基本单位。多个Task组成一个stage,而Task的调度和管理等由下面的TaskScheduler负责。
Job 包含多个Task组成的并行运算，往往由Spark Action触发产生，一个Application中可能会产生多个job.
Stage 每个job会被划分为很多组Task，作为一个Taskset,名为stage.stage的划分和调度由DAGScheduler负责。Stage有非最终的stage(Shuffle Map stage)和最终的Stage(Result stage)两种。Stage的边界就是发生Shuffle的地方.
共享变量广播变量和只支持加法操作，可以实现求和的累加变量。
宽依赖成为ShuffleDependency,与Hadoop Mapreduce中Shuffle的数据依赖相同，宽依赖需要计算好所有父RDD对应分区的数据，然后在节点之间进行Shuffle。
窄依赖称为NarrowDependency，指具体的RDD，其分区patition a 最多被子RDD中的一个分区patition b依赖。只有map任务，不需要发生Shuffle过程。
DAGScheduler 提交Stage给TaskScheduler.

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Spark RDD简介与运行机制概述

RDD工作原理：主要分为三部分：创建RDD对象，DAG调度器创建执行计划，Task调度器分配任务并调度Worker开始运行。 SparkContext(RDD相关操作)→通过(提交作业)→(遍历RDD拆分stage→生成作业)DAGScheduler→通过（提交任务集）→任务调度管理(TaskScheduler)→通过（按照资源获取任务)→任务调度管理(TaskSetManager) 举例：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...

2015-10-10

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Shuffle描述是一个过程，表现出的是多对多的依赖关系。Shuffle是连接map阶段和Reduce阶段的纽带，每个Reduce Task都会从Map Task产生的数据里读取其中的一片数据。Shuffle通常分为两个部分:Map阶段的数据准备和Reduce阶段的数据副本。 Map阶段根据Reduce阶段的Task数量来决定每个Map Task输出的数据分片的个数，这些数据分片可能保存在内存中或者磁盘上，这些分片的存在形式可能是每个分片一个文件，也可能是多个分片放在一个数据文件中，外加一个索引来记录每个分片在数据文件中的偏移量。（RDD中的窄依赖除外，恰好是一对一的） 1、 Shuffle写 Spark中Shuffle输出的ShuffleMapTask会为每个ResultTask创建对应的Bucket,ShuffleMapTask产生的结果会根据设置的partitionner得到对应的BucketId.然后填充到对应的Bucket中去，所以每个ShuffleMapTask创建Bucket的数据是和ResultTask的数目相等的。 ShuffleMapTask创建的Bucket对...

2015-10-10

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