1.简介

这篇文章主要是简单的介绍一下Spark应用如何在集群上运行, 更进一步的理解Spark所涉及到的相关主件

2.架构

Spark应用在集群上是独立运行的进程, 通过主程序(main program)的SparkContext进行协调. 一般我们成Spark的主程序为driver程序(driver program)

特别的, 在集群上运行Spark, SparkContext对象支持和多种不同类型的集群管理器(Cluster manager)进行通信. 包括Spark自己的standalone集群管理器, Mesos还有YARN. SparkContext和Cluster manager连接之后, Cluster manager会在集群的worker节点上启动executor进程(真正进行数据处理, 计算和存储), 接下来把应用程序的代码(JAR包或Python文件)发送到executor进程, 最后SparkContext在executor进程上调度task执行

上诉的流程, 简单用几个步骤进行描述

1. SparkContext和Cluster manager通信
2. Cluster manager在集群的worker节点启动executor进程
3. Cluster manager把Spark应用代码发送给executor进程
4. SparkContext推送task到executor上执行

从上图可以看出

1. SparkContext负责驱动整个Spark应用的执行
2. Cluster manager负责进行资源分配和任务调度(executros启动)
3. executor负责执行Spark的task任务

对于这个架构, 有几个我们必须了解

1. 每个应用的executor进程是相互隔离的, executor进程贯穿于整个应用的生命周期, 同时用多线程执行task. executor进程隔离有什么好处呢? 第一点对于driver调度来说, 每个driver只管负责调度自己的task即可. 第二点对于executor执行来说不同的应用的task运行在不同JVM. 相反, 进程隔离意味着不同Spark应用程序之间的数据无法共享, 除了持久化存储的那些数据
2. 对于Spark来说并不关心Cluster manager, 只要能够启动executor进程同时也能够互相通信就可以. 对于Mesos/YARN来说非常容易运行其他运用程序, 包括Spark
3. Spark的整个生命周期期间, driver程序需要监听并且接收外部请求. 因此必须保证driver程序网络可用
4. 由于driver程序要调度task到worker节点的executor进程运行, 因此driver程序最好能够和worker节点在同一个集群内执行. 如果想发送一个请求到远程集群, 最好通过发送RPC请求来提交相关操作

3.Clsuter manager

目前有三种类型的Cluster manager支持Spark

standalone

Apache Mesos

Hadoop YARN

4.名词解释

Spark应用程序可以通过 spark-submit进行提交

每个driver程序都有一个web UI, 端口4040. 前端可以展示tasks, executors和存储使用情况.

Term              Meaning
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Application       用户开发的Spark应用程序, 包括driver程序和集群的executors进程
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Application jar   包含用户Spark应用程序的jar包, 有些时候用户创建一个jar包, 包含应用
                  所有的依赖项. 但是用户的jar包不应该包括Hadoop或者Spark相关的库
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Driver program    应用程序执行main函数的进程, 同时生成SparkContext
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Cluster manager   集群服务用于分配资源
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Deploy mode       driver程序运行的区别. "cluster"模式, driver程序运行在集群的任意wroker
                  节点. "client"模式, driver程序运行在本地
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Worker node       集群的任何一个可以执行应用的节点
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Executor          每个应用在worker节点上启动的一个进程, 执行task任务同时把数据放在
                  内存或者磁盘. 每个应用都有自己的executor进程
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Task              executor执行的一个单元
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Job               多个并行计算task组成一个Job
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Stage             每个job被分割成多个不同task集合, 每个task集合称为stage
                  例如map和reduce是Mapeduce的一个stage