在阅读本文之前，读者最好已经阅读了《Spark2.1.0之初识Spark》和《Spark2.1.0之基础知识》两篇文章。本文将主要介绍Spark2.1.0版本中的模块设计以及各个模块的功能和特点。

模块设计

整个Spark主要由以下模块组成：

• Spark Core：Spark的核心功能实现，包括：基础设施、SparkContext（Application通过SparkContext提交）、Spark执行环境（SparkEnv）、存储体系、调度系统、计算引擎、部署模式、任务提交与执行等。
• Spark SQL：提供SQL处理能力，便于熟悉关系型数据库操作的工程师进行交互查询。此外，还为熟悉Hive开发的用户提供了对Hive SQL的支持。
• Spark Streaming：提供流式计算处理能力，目前支持ApacheKafka、Apache Flume、Amazon Kinesis和简单的TCP套接字等数据源。在早期的Spark版本中还自带对Twitter、MQTT、ZeroMQ等的支持，现在用户想要支持这些工具必须自己开发实现。此外，Spark Streaming还提供窗口操作用于对一定周期内的流数据进行处理。
• GraphX：基于图论，实现的支持分布式的图计算处理框架。GraphX的基础是点、边等图论的理论。GraphX 基于图计算的Pregel模型提供了多种多样的Pregel API，这些Pregel API可以解决图计算中的常见问题。
• MLlib：Spark提供的机器学习库。MLlib提供了机器学习相关的统计、分类、回归等领域的多种算法实现。其一致的API接口大大降低了用户的学习成本。

Spark SQL、Spark Streaming、GraphX、MLlib的能力都是建立在核心引擎之上，如图2-4。

图2-4   Spark各模块依赖关系

Spark核心功能

      Spark Core中提供了Spark最基础与最核心的功能，主要包括：

• 基础设施：在Spark中有很多基础设施，被Spark中的各种组件广泛使用。这些基础设施包括Spark配置（SparkConf）、Spark内置的Rpc框架（在早期Spark版本中Spark使用的是Akka）、事件总线（ListenerBus）、度量系统。SparkConf用于管理Spark应用程序的各种配置信息。Spark内置的Rpc框架使用Netty实现，有同步和异步的多种实现，Spark各个组件间的通信都依赖于此Rpc框架。如果说Rpc框架是跨机器节点不同组件间的通信设施，那么事件总线就是SparkContext内部各个组件间使用事件——监听器模式异步调用的实现。度量系统由Spark中的多种度量源（Source）和多种度量输出（Sink）构成，完成对整个Spark集群中各个组件运行期状态的监控。
• SparkContext：通常而言，用户开发的Spark应用程序（Application）的提交与执行都离不开SparkContext的支持。在正式提交Application之前，首先需要初始化SparkContext。SparkContext隐藏了网络通信、分布式部署、消息通信、存储体系、计算引擎、度量系统、文件服务、Web UI等内容，应用程序开发者只需要使用SparkContext提供的API完成功能开发。
• SparkEnv：Spark执行环境（SparkEnv）是Spark中的Task运行所必须的组件。SparkEnv内部封装了Rpc环境（RpcEnv）、序列化管理器、广播管理器（BroadcastManager）、map任务输出跟踪器（MapOutputTracker）、存储体系、度量系统（MetricsSystem）、输出提交协调器（OutputCommitCoordinator）等Task运行所需的各种组件。
• 存储体系：Spark优先考虑使用各节点的内存作为存储，当内存不足时才会考虑使用磁盘，这极大地减少了磁盘I/O，提升了任务执行的效率，使得Spark适用于实时计算、迭代计算、流式计算等场景。在实际场景中，有些Task是存储密集型的，有些则是计算密集型的，所以有时候会造成存储空间很空闲，而计算空间的资源又很紧张。Spark的内存存储空间与执行存储空间之间的边界可以是“软”边界，因此资源紧张的一方可以借用另一方的空间，这既可以有效利用资源，又可以提高Task的执行效率。此外，Spark的内存空间还提供了Tungsten的实现，直接操作操作系统的内存。由于Tungsten省去了在堆内分配Java对象，因此能更加有效的利用系统的内存资源，并且因为直接操作系统内存，空间的分配和释放也更迅速。在Spark早期版本还使用了以内存为中心的高容错的分布式文件系统Alluxio（Tachyon）供用户进行选择。Alluxio能够为Spark提供可靠的内存级的文件共享服务。
• 调度系统：调度系统主要由DAGScheduler和TaskScheduler组成，它们都内置在SparkContext中。DAGScheduler负责创建Job、将DAG中的RDD划分到不同的Stage、给Stage创建对应的Task、批量提交Task等功能。TaskScheduler负责按照FIFO或者FAIR等调度算法对批量Task进行调度；为Task分配资源；将Task发送到集群管理器分配给当前应用的Executor上由Executor负责执行等工作。现如今，Spark增加了SparkSession和DataFrame等新的API，SparkSession底层实际依然依赖于SparkContext。
• 计算引擎：计算引擎由内存管理器（MemoryManager）、Tungsten、任务内存管理器（TaskMemoryManager）、Task、外部排序器（ExternalSorter）、Shuffle管理器（ShuffleManager）等组成。MemoryManager除了对存储体系中的存储内存提供支持和管理，还外计算引擎中的执行内存提供支持和管理。Tungsten除用于存储外，也可以用于计算或执行。TaskMemoryManager对分配给单个Task的内存资源进行更细粒度的管理和控制。ExternalSorter用于在map端或reduce端对ShuffleMapTask计算得到的中间结果进行排序、聚合等操作。ShuffleManager用于将各个分区对应的ShuffleMapTask产生的中间结果持久化到磁盘，并在reduce端按照分区远程拉取ShuffleMapTask产生的中间结果。

Spark扩展功能

    为了扩大应用范围，Spark陆续增加了一些扩展功能，主要包括：

• Spark SQL：由于SQL具有普及率高、学习成本低等特点，为了扩大Spark的应用面，因此增加了对SQL及Hive的支持。Spark SQL的过程可以总结为：首先使用SQL语句解析器（SqlParser）将SQL转换为语法树（Tree），并且使用规则执行器（RuleExecutor）将一系列规则（Rule）应用到语法树，最终生成物理执行计划并执行的过程。其中，规则包括语法分析器（Analyzer）和优化器（Optimizer）。Hive的执行过程与SQL类似。
• Spark Streaming：Spark Streaming与Apache Storm类似，也用于流式计算。SparkStreaming支持Kafka、Flume、Kinesis和简单的TCP套接字等多种数据输入源。输入流接收器（Receiver）负责接入数据，是接入数据流的接口规范。Dstream是Spark Streaming中所有数据流的抽象，Dstream可以被组织为DStreamGraph。Dstream本质上由一系列连续的RDD组成。
• GraphX：Spark提供的分布式图计算框架。GraphX主要遵循整体同步并行计算模式（Bulk Synchronous Parallell，简称BSP）下的Pregel模型实现。GraphX提供了对图的抽象Graph，Graph由顶点（Vertex）、边（Edge）及继承了Edge的EdgeTriplet（添加了srcAttr和dstAttr用来保存源顶点和目的顶点的属性）三种结构组成。GraphX目前已经封装了最短路径、网页排名、连接组件、三角关系统计等算法的实现，用户可以选择使用。
• MLlib：Spark提供的机器学习框架。机器学习是一门涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多领域的交叉学科。MLlib目前已经提供了基础统计、分类、回归、决策树、随机森林、朴素贝叶斯、保序回归、协同过滤、聚类、维数缩减、特征提取与转型、频繁模式挖掘、预言模型标记语言、管道等多种数理统计、概率论、数据挖掘方面的数学算法。