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Spark框架的核心是一个计算引擎,整体来说,它采用了标准 master-slave
的结构。
如下图所示,它展示了一个 Spark执行时的基本结构。图形中的Driver
表示master,负责管理整个集群中的作业任务调度。图形中的Executor
则是 slave,负责实际执行任务。
Spark驱动器节点,用于执行Spark任务中的main方法,负责实际代码的执行工作。Driver在Spark作业执行时主要负责:
job
)task
)实际上,我们无法准确地描述Driver的定义,因为在整个的编程过程中没有看到任何有关Driver的字眼。所以简单理解,所谓的Driver就是驱使整个应用运行起来的程序,也称之为Driver类。
Spark Executor
是集群中工作节点(Worker
)中的一个JVM进程,负责在 Spark 作业中运行具体任务(Task
),任务彼此之间相互独立。Spark 应用启动时,Executor节点被同时启动,并且始终伴随着整个 Spark 应用的生命周期而存在。如果有Executor节点发生了故障或崩溃,Spark 应用也可以继续执行,会将出错节点上的任务调度到其他Executor节点上继续运行。
Executor有两个核心功能:
Block Manager
)为用户程序中要求缓存的 RDD 提供内存式存储。RDD 是直接缓存在Executor进程内的,因此任务可以在运行时充分利用缓存数据加速运算。Spark集群的独立部署环境中,不需要依赖其他的资源调度框架,自身就实现了资源调度的功能,所以环境中还有其他两个核心组件:Master
和Worker
,这里的Master是一个进程,主要负责资源的调度和分配,并进行集群的监控等职责,类似于Yarn环境中的RM, 而Worker呢,也是进程,一个Worker运行在集群中的一台服务器上,由Master分配资源对数据进行并行的处理和计算,类似于Yarn环境中NM。
Hadoop用户向YARN
集群提交应用程序时,提交程序中应该包含ApplicationMaster
,用于向资源调度器申请执行任务的资源容器Container
,运行用户自己的程序任务job,监控整个任务的执行,跟踪整个任务的状态,处理任务失败等异常情况。
说的简单点就是,ResourceManager(资源)和Driver(计算)之间的解耦合靠的就是ApplicationMaster
。
Spark Executor
是集群中运行在工作节点(Worker)中的一个JVM进程,是整个集群中的专门用于计算的节点。在提交应用中,可以提供参数指定计算节点的个数,以及对应的资源。这里的资源一般指的是工作节点Executor的内存大小和使用的虚拟CPU核(Core)数量。
应用程序相关启动参数如下:
名称 | 说明 |
---|---|
–num-executors | 配置Executor的数量 |
–executor-memory | 配置每个Executor的内存大小 |
–executor-cores | 配置每个Executor的虚拟CPU core数量 |
在分布式计算框架中一般都是多个任务同时执行,由于任务分布在不同的计算节点进行计算,所以能够真正地实现多任务并行执行,记住,这里是并行,而不是并发。这里我们将整个集群并行执行任务的数量称之为并行度。那么一个作业到底并行度是多少呢?这个取决于框架的默认配置。应用程序也可以在运行过程中动态修改。
大数据计算引擎框架我们根据使用方式的不同一般会分为四类,其中第一类就是Hadoop所承载的MapReduce,它将计算分为两个阶段,分别为 Map阶段 和 Reduce阶段。对于上层应用来说,就不得不想方设法去拆分算法,甚至于不得不在上层应用实现多个 Job 的串联,以完成一个完整的算法,例如迭代计算。 由于这样的弊端,催生了支持 DAG 框架的产生。因此,支持 DAG 的框架被划分为第二代计算引擎。如 Tez 以及更上层的 Oozie。这里我们不去细究各种 DAG 实现之间的区别,不过对于当时的 Tez 和 Oozie 来说,大多还是批处理的任务。接下来就是以 Spark 为代表的第三代的计算引擎。第三代计算引擎的特点主要是 Job 内部的 DAG 支持(不跨越 Job),以及实时计算。
这里所谓的有向无环图,并不是真正意义的图形,而是由Spark程序直接映射成的数据流的高级抽象模型。简单理解就是将整个程序计算的执行过程用图形表示出来,这样更直观,更便于理解,可以用于表示程序的拓扑结构。
DAG(Directed Acyclic Graph
)有向无环图是由点和线组成的拓扑图形,该图形具有方向,不会闭环。
所谓的提交流程,其实就是我们开发人员根据需求写的应用程序通过Spark客户端提交给Spark运行环境执行计算的流程。在不同的部署环境中,这个提交过程基本相同,但是又有细微的区别,我们这里不进行详细的比较,但是因为国内工作中,将Spark引用部署到Yarn环境中会更多一些,所以本课程中的提交流程是基于Yarn环境的。
Spark应用程序提交到Yarn环境中执行的时候,一般会有两种部署执行的方式:Client
和Cluster
。两种模式主要区别在于:Driver程序的运行节点位置。
Client模式将用于监控和调度的Driver模块在客户端执行,而不是在Yarn中,所以一般用于测试。
Cluster模式将用于监控和调度的Driver模块启动在Yarn集群资源中执行。一般应用于实际生产环境。
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