Spark核心原理(核心篇 二)

目录

• 运行结构图 & 常用术语
• 消息通信原理
• 运行流程图
• 调度算法
• 容错及HA
• 监控

一、运行结构图 & 常用术语

• Application: Appliction都是指用户编写的Spark应用程序，其中包括一个Driver功能的代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码
• SparkContext: Spark应用程序的入口，负责调度各个运算资源，协调各个Worker Node上的Executor
• Driver:  Spark中的Driver即运行上述Application的main函数并创建SparkContext，创建SparkContext的目的是为了准备Spark应用程序的运行环境，在Spark中有SparkContext负责与ClusterManager通信，进行资源申请、任务的分配和监控等，在执行阶段，Driver会将Task和Task所依赖的file和jar序列化后传递给对应的Worker机器。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
• Cluter Manager：指的是在集群上获取资源的外部服务。目前有三种类型

1. 1. Standalone : spark原生的资源管理，由Master负责资源的分配
   2. Apache Mesos:与hadoop MR兼容性良好的一种资源调度框架
   3. Hadoop Yarn: 主要是指Yarn中的ResourceManager

• Master: 作为整个集群的控制器，负责整个集群的正常运行。(注：如果是yarn cluster方式，是运行在nodemanager上的)
• Worker: 集群中任何可以运行Application代码的节点，在Standalone模式中指的是通过slave文件配置的Worker节点，在Spark on Yarn模式下就是NoteManager节点
• 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， 并且负责将数据存到内存或磁盘上，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CoarseGrainedExecutor Backend。一个CoarseGrainedExecutor Backend有且仅有一个Executor对象， 负责将Task包装成taskRunner,并从线程池中抽取一个空闲线程运行Task， 这个每一个oarseGrainedExecutor Backend能并行运行Task的数量取决与分配给它的cpu个数

• 作业(Job): 包含多个Task组成的并行计算，往往由Spark Action触发生成， 一个Application中往往会产生多个Job
• 调度阶段(Stage): 每个Job会被拆分成多组Task， 作为一个TaskSet， 其名称为Stage，Stage的划分和调度是有DAGScheduler来负责的，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
• Task: 被送到某个Executor上的工作单元，但hadoopMR中的MapTask和ReduceTask概念一样，是运行Application的基本单位，多个Task组成一个Stage，而Task的调度和管理等是由TaskScheduler负责
• DAGScheduler: 根据Job构建基于Stage的DAG（Directed Acyclic Graph有向无环图)，并提交Stage给TASkScheduler。 其划分Stage的依据是RDD之间的依赖的关系找出开销最小的调度方法，如下图

• TASKSedulter: 将TaskSET提交给worker运行，每个Executor运行什么Task就是在此处分配的. TaskScheduler维护所有TaskSet，当Executor向Driver发生心跳时，TaskScheduler会根据资源剩余情况分配相应的Task。另外TaskScheduler还维护着所有Task的运行标签，重试失败的Task。下图展示了TaskScheduler的作用

• 将这些术语串起来的运行层次图如下：

• Job=多个stage，Stage=多个同种task, Task分为ShuffleMapTask和ResultTask，Dependency分为ShuffleDependency和NarrowDependenc

二、 消息通信原理

三、 行流程图

1、任务启动流程图

A、构建Spark Application的运行环境，启动SparkContext

B、SparkContext向资源管理器（可以是Standalone，Mesos，Yarn）申请运行Executor资源，并启动StandaloneExecutorbackend，

C、Executor向SparkContext申请Task

D、SparkContext将应用程序分发给Executor

E、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

F、Task在Executor上运行，运行完释放所有资源

二、Spark作业和任务调度

DAGScheduler负责任务的逻辑调度，将作业拆分成不同阶段的具有依赖关系的任务集

TaskScheduler负责具体任务的调度执行

提交作业 –> 划分调度阶段 –> 提交调度阶段 –> 提交任务 –> 执行任务 –> 获取执行结果

• RDD在Spark中运行大概分为以下三步：

1. 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

• 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 )？
• 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

• 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

  Spark运行特点：

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
4. Task采用了数据本地性和推测执行的优化机制

四、 调度算法

1、应用程序之间如何调度：

2、作业(Job)之间如何调度：

3、任务(Task)之间如何调度：

五、容错及HA

1、Executor异常

2、Worker异常

3、Master异常

六、监控

    Spark提供了UI监控、Spark Metrics和REST 3种方式监控应用程序运行状态