Spark(一): 基本架構及原理_ZenDei技術網路在線

Apache Spark是一個圍繞速度、易用性和複雜分析構建的大數據處理框架，最初在2009年由加州大學伯克利分校的AMPLab開發，並於2010年成為Apache的開源項目之一，與Hadoop和Storm等其他大數據和MapReduce技術相比，Spark有如下優勢： Spark提供了一個全面、統 ...

Apache Spark是一個圍繞速度、易用性和複雜分析構建的大數據處理框架，最初在2009年由加州大學伯克利分校的AMPLab開發，並於2010年成為Apache的開源項目之一，與Hadoop和Storm等其他大數據和MapReduce技術相比，Spark有如下優勢：

Spark提供了一個全面、統一的框架用於管理各種有著不同性質（文本數據、圖表數據等）的數據集和數據源（批量數據或實時的流數據）的大數據處理的需求
官方資料介紹Spark可以將Hadoop集群中的應用在記憶體中的運行速度提升100倍，甚至能夠將應用在磁碟上的運行速度提升10倍

目標：

架構及生態
spark 與 hadoop
運行流程及特點
常用術語
standalone模式
yarn集群
RDD運行流程

架構及生態：

通常當需要處理的數據量超過了單機尺度(比如我們的電腦有4GB的記憶體，而我們需要處理100GB以上的數據)這時我們可以選擇spark集群進行計算，有時我們可能需要處理的數據量並不大，但是計算很複雜，需要大量的時間，這時我們也可以選擇利用spark集群強大的計算資源，並行化地計算，其架構示意圖如下：
Spark Core：包含Spark的基本功能；尤其是定義RDD的API、操作以及這兩者上的動作。其他Spark的庫都是構建在RDD和Spark Core之上的
Spark SQL：提供通過Apache Hive的SQL變體Hive查詢語言（HiveQL）與Spark進行交互的API。每個資料庫表被當做一個RDD，Spark SQL查詢被轉換為Spark操作。
Spark Streaming：對實時數據流進行處理和控制。Spark Streaming允許程式能夠像普通RDD一樣處理實時數據
MLlib：一個常用機器學習演算法庫，演算法被實現為對RDD的Spark操作。這個庫包含可擴展的學習演算法，比如分類、回歸等需要對大量數據集進行迭代的操作。
GraphX：控製圖、並行圖操作和計算的一組演算法和工具的集合。GraphX擴展了RDD API，包含控製圖、創建子圖、訪問路徑上所有頂點的操作
Spark架構的組成圖如下：
Cluster Manager：在standalone模式中即為Master主節點，控制整個集群，監控worker。在YARN模式中為資源管理器
Worker節點：從節點，負責控制計算節點，啟動Executor或者Driver。
Driver：運行Application 的main()函數
Executor：執行器，是為某個Application運行在worker node上的一個進程

Spark與hadoop:

Hadoop有兩個核心模塊，分散式存儲模塊HDFS和分散式計算模塊Mapreduce
spark本身並沒有提供分散式文件系統，因此spark的分析大多依賴於Hadoop的分散式文件系統HDFS
Hadoop的Mapreduce與spark都可以進行數據計算，而相比於Mapreduce，spark的速度更快並且提供的功能更加豐富
關係圖如下：

運行流程及特點：

spark運行流程圖如下：

構建Spark Application的運行環境，啟動SparkContext
SparkContext向資源管理器（可以是Standalone，Mesos，Yarn）申請運行Executor資源，並啟動StandaloneExecutorbackend，
Executor向SparkContext申請Task
SparkContext將應用程式分發給Executor
SparkContext構建成DAG圖，將DAG圖分解成Stage、將Taskset發送給Task Scheduler，最後由Task Scheduler將Task發送給Executor運行
Task在Executor上運行，運行完釋放所有資源

Spark運行特點：

每個Application獲取專屬的executor進程，該進程在Application期間一直駐留，並以多線程方式運行Task。這種Application隔離機制是有優勢的，無論是從調度角度看（每個Driver調度他自己的任務），還是從運行角度看（來自不同Application的Task運行在不同JVM中），當然這樣意味著Spark Application不能跨應用程式共用數據，除非將數據寫入外部存儲系統
Spark與資源管理器無關，只要能夠獲取executor進程，並能保持相互通信就可以了
提交SparkContext的Client應該靠近Worker節點（運行Executor的節點），最好是在同一個Rack里，因為Spark Application運行過程中SparkContext和Executor之間有大量的信息交換
Task採用了數據本地性和推測執行的優化機制

常用術語:

Application: Appliction都是指用戶編寫的Spark應用程式，其中包括一個Driver功能的代碼和分佈在集群中多個節點上運行的Executor代碼
Driver: Spark中的Driver即運行上述Application的main函數並創建SparkContext，創建SparkContext的目的是為了準備Spark應用程式的運行環境，在Spark中有SparkContext負責與ClusterManager通信，進行資源申請、任務的分配和監控等，當Executor部分運行完畢後，Driver同時負責將SparkContext關閉，通常用SparkContext代表Driver
Executor: 某個Application運行在worker節點上的一個進程，該進程負責運行某些Task，並且負責將數據存到記憶體或磁碟上，每個Application都有各自獨立的一批Executor，在Spark on Yarn模式下，其進程名稱為CoarseGrainedExecutor Backend。一個CoarseGrainedExecutor Backend有且僅有一個Executor對象，負責將Task包裝成taskRunner,並從線程池中抽取一個空閑線程運行Task，這個每一個oarseGrainedExecutor Backend能並行運行Task的數量取決與分配給它的cpu個數
Cluter Manager：指的是在集群上獲取資源的外部服務。目前有三種類型

1. Standalon : spark原生的資源管理，由Master負責資源的分配
2. Apache Mesos:與hadoop MR相容性良好的一種資源調度框架
3. Hadoop Yarn: 主要是指Yarn中的ResourceManager

Worker: 集群中任何可以運行Application代碼的節點，在Standalone模式中指的是通過slave文件配置的Worker節點，在Spark on Yarn模式下就是NoteManager節點
Task: 被送到某個Executor上的工作單元，但hadoopMR中的MapTask和ReduceTask概念一樣，是運行Application的基本單位，多個Task組成一個Stage，而Task的調度和管理等是由TaskScheduler負責
Job: 包含多個Task組成的並行計算，往往由Spark Action觸發生成，一個Application中往往會產生多個Job
Stage: 每個Job會被拆分成多組Task，作為一個TaskSet，其名稱為Stage，Stage的劃分和調度是有DAGScheduler來負責的，Stage有非最終的Stage（Shuffle Map Stage）和最終的Stage（Result Stage）兩種，Stage的邊界就是發生shuffle的地方
DAGScheduler: 根據Job構建基於Stage的DAG（Directed Acyclic Graph有向無環圖)，並提交Stage給TASkScheduler。其劃分Stage的依據是RDD之間的依賴的關係找出開銷最小的調度方法，如下圖
TASKSedulter: 將TaskSET提交給worker運行，每個Executor運行什麼Task就是在此處分配的. TaskScheduler維護所有TaskSet，當Executor向Driver發生心跳時，TaskScheduler會根據資源剩餘情況分配相應的Task。另外TaskScheduler還維護著所有Task的運行標簽，重試失敗的Task。下圖展示了TaskScheduler的作用
在不同運行模式中任務調度器具體為：

1. Spark on Standalone模式為TaskScheduler
2. YARN-Client模式為YarnClientClusterScheduler
3. YARN-Cluster模式為YarnClusterScheduler

將這些術語串起來的運行層次圖如下：
Job=多個stage，Stage=多個同種task, Task分為ShuffleMapTask和ResultTask，Dependency分為ShuffleDependency和NarrowDependency

Spark運行模式：

Spark的運行模式多種多樣，靈活多變，部署在單機上時，既可以用本地模式運行，也可以用偽分佈模式運行，而當以分散式集群的方式部署時，也有眾多的運行模式可供選擇，這取決於集群的實際情況，底層的資源調度即可以依賴外部資源調度框架，也可以使用Spark內建的Standalone模式。
對於外部資源調度框架的支持，目前的實現包括相對穩定的Mesos模式，以及hadoop YARN模式
本地模式：常用於本地開發測試，本地還分別 local 和 local cluster

standalone: 獨立集群運行模式

Standalone模式使用Spark自帶的資源調度框架
採用Master/Slaves的典型架構，選用ZooKeeper來實現Master的HA
框架結構圖如下:
該模式主要的節點有Client節點、Master節點和Worker節點。其中Driver既可以運行在Master節點上中，也可以運行在本地Client端。當用spark-shell互動式工具提交Spark的Job時，Driver在Master節點上運行；當使用spark-submit工具提交Job或者在Eclips、IDEA等開發平臺上使用”new SparkConf.setManager(“spark://master:7077”)”方式運行Spark任務時，Driver是運行在本地Client端上的
運行過程如下圖：（參考至：http://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/51833681）

SparkContext連接到Master，向Master註冊並申請資源（CPU Core 和Memory）
Master根據SparkContext的資源申請要求和Worker心跳周期內報告的信息決定在哪個Worker上分配資源，然後在該Worker上獲取資源，然後啟動StandaloneExecutorBackend；
StandaloneExecutorBackend向SparkContext註冊；
SparkContext將Applicaiton代碼發送給StandaloneExecutorBackend；並且SparkContext解析Applicaiton代碼，構建DAG圖，並提交給DAG Scheduler分解成Stage（當碰到Action操作時，就會催生Job；每個Job中含有1個或多個Stage，Stage一般在獲取外部數據和shuffle之前產生），然後以Stage（或者稱為TaskSet）提交給Task Scheduler，Task Scheduler負責將Task分配到相應的Worker，最後提交給StandaloneExecutorBackend執行；
StandaloneExecutorBackend會建立Executor線程池，開始執行Task，並向SparkContext報告，直至Task完成
所有Task完成後，SparkContext向Master註銷，釋放資源

yarn: （參考：http://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/51833681）

Spark on YARN模式根據Driver在集群中的位置分為兩種模式：一種是YARN-Client模式，另一種是YARN-Cluster（或稱為YARN-Standalone模式）
Yarn-Client模式中，Driver在客戶端本地運行，這種模式可以使得Spark Application和客戶端進行交互，因為Driver在客戶端，所以可以通過webUI訪問Driver的狀態，預設是http://hadoop1:4040訪問，而YARN通過http:// hadoop1:8088訪問
YARN-client的工作流程步驟為：
Spark Yarn Client向YARN的ResourceManager申請啟動Application Master。同時在SparkContent初始化中將創建DAGScheduler和TASKScheduler等，由於我們選擇的是Yarn-Client模式，程式會選擇YarnClientClusterScheduler和YarnClientSchedulerBackend
ResourceManager收到請求後，在集群中選擇一個NodeManager，為該應用程式分配第一個Container，要求它在這個Container中啟動應用程式的ApplicationMaster，與YARN-Cluster區別的是在該ApplicationMaster不運行SparkContext，只與SparkContext進行聯繫進行資源的分派
Client中的SparkContext初始化完畢後，與ApplicationMaster建立通訊，向ResourceManager註冊，根據任務信息向ResourceManager申請資源（Container）
一旦ApplicationMaster申請到資源（也就是Container）後，便與對應的NodeManager通信，要求它在獲得的Container中啟動CoarseGrainedExecutorBackend，CoarseGrainedExecutorBackend啟動後會向Client中的SparkContext註冊並申請Task
client中的SparkContext分配Task給CoarseGrainedExecutorBackend執行，CoarseGrainedExecutorBackend運行Task並向Driver彙報運行的狀態和進度，以讓Client隨時掌握各個任務的運行狀態，從而可以在任務失敗時重新啟動任務
應用程式運行完成後，Client的SparkContext向ResourceManager申請註銷並關閉自己

Spark Cluster模式:

在YARN-Cluster模式中，當用戶向YARN中提交一個應用程式後，YARN將分兩個階段運行該應用程式：

1. 第一個階段是把Spark的Driver作為一個ApplicationMaster在YARN集群中先啟動；
2. 第二個階段是由ApplicationMaster創建應用程式，然後為它向ResourceManager申請資源，並啟動Executor來運行Task，同時監控它的整個運行過程，直到運行完成

YARN-cluster的工作流程分為以下幾個步驟
Spark Yarn Client向YARN中提交應用程式，包括ApplicationMaster程式、啟動ApplicationMaster的命令、需要在Executor中運行的程式等
ResourceManager收到請求後，在集群中選擇一個NodeManager，為該應用程式分配第一個Container，要求它在這個Container中啟動應用程式的ApplicationMaster，其中ApplicationMaster進行SparkContext等的初始化
ApplicationMaster向ResourceManager註冊，這樣用戶可以直接通過ResourceManage查看應用程式的運行狀態，然後它將採用輪詢的方式通過RPC協議為各個任務申請資源，並監控它們的運行狀態直到運行結束
一旦ApplicationMaster申請到資源（也就是Container）後，便與對應的NodeManager通信，要求它在獲得的Container中啟動CoarseGrainedExecutorBackend，CoarseGrainedExecutorBackend啟動後會向ApplicationMaster中的SparkContext註冊並申請Task。這一點和Standalone模式一樣，只不過SparkContext在Spark Application中初始化時，使用CoarseGrainedSchedulerBackend配合YarnClusterScheduler進行任務的調度，其中YarnClusterScheduler只是對TaskSchedulerImpl的一個簡單包裝，增加了對Executor的等待邏輯等
ApplicationMaster中的SparkContext分配Task給CoarseGrainedExecutorBackend執行，CoarseGrainedExecutorBackend運行Task並向ApplicationMaster彙報運行的狀態和進度，以讓ApplicationMaster隨時掌握各個任務的運行狀態，從而可以在任務失敗時重新啟動任務
應用程式運行完成後，ApplicationMaster向ResourceManager申請註銷並關閉自己

Spark Client 和 Spark Cluster的區別:

理解YARN-Client和YARN-Cluster深層次的區別之前先清楚一個概念：Application Master。在YARN中，每個Application實例都有一個ApplicationMaster進程，它是Application啟動的第一個容器。它負責和ResourceManager打交道並請求資源，獲取資源之後告訴NodeManager為其啟動Container。從深層次的含義講YARN-Cluster和YARN-Client模式的區別其實就是ApplicationMaster進程的區別
YARN-Cluster模式下，Driver運行在AM(Application Master)中，它負責向YARN申請資源，並監督作業的運行狀況。當用戶提交了作業之後，就可以關掉Client，作業會繼續在YARN上運行，因而YARN-Cluster模式不適合運行交互類型的作業
YARN-Client模式下，Application Master僅僅向YARN請求Executor，Client會和請求的Container通信來調度他們工作，也就是說Client不能離開

思考：我們在使用Spark提交job時使用的哪種模式？

RDD運行流程：

RDD在Spark中運行大概分為以下三步：

創建RDD對象
DAGScheduler模塊介入運算，計算RDD之間的依賴關係，RDD之間的依賴關係就形成了DAG
每一個Job被分為多個Stage。劃分Stage的一個主要依據是當前計算因數的輸入是否是確定的，如果是則將其分在同一個Stage，避免多個Stage之間的消息傳遞開銷

示例圖如下：
以下麵一個按 A-Z 首字母分類，查找相同首字母下不同姓名總個數的例子來看一下 RDD 是如何運行起來的
創建 RDD 上面的例子除去最後一個 collect 是個動作，不會創建 RDD 之外，前面四個轉換都會創建出新的 RDD 。因此第一步就是創建好所有 RDD( 內部的五項信息 )？
創建執行計劃 Spark 會儘可能地管道化，並基於是否要重新組織數據來劃分階段 (stage) ，例如本例中的 groupBy() 轉換就會將整個執行計劃劃分成兩階段執行。最終會產生一個 DAG(directed acyclic graph ，有向無環圖 ) 作為邏輯執行計劃
調度任務將各階段劃分成不同的任務 (task) ，每個任務都是數據和計算的合體。在進行下一階段前，當前階段的所有任務都要執行完成。因為下一階段的第一個轉換一定是重新組織數據的，所以必須等當前階段所有結果數據都計算出來了才能繼續