如何分析Spark名词解释及关系

如何分析Spark名词解释及关系，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

名词

driver

driver物理层面是指输入提交spark命令的启动程序，逻辑层面是负责调度spark运行流程包括向master申请资源，拆解任务，代码层面就是sparkcontext。

worker

worker指可以运行的物理节点。

executor

executor指执行spark任务的处理程序，对java而言就是拥有一个jvm的进程。一个worker节点可以运行多个executor，只要有足够的资源。

job

job是指一次action，rdd(rdd在这里就不解释了)操作分成两大类型，一类是transform，一类是action，当涉及到action的时候，spark就会把上次action之后到本次action的所有rdd操作用一个job完成。

stage

stage是指一次shuffle，rdd在操作的时候分为宽依赖(shuffle dependency)和窄依赖(narraw  dependency)，如下图所示。而宽依赖就是指shuffle。

应某人要求再解释一下什么是窄依赖，就是父rdd的每个分区都只作用在一个子rdd的分区中，原话是这么说的 each partition of the  parent RDD is used by at most one partition of the child RDD。

task

task是spark的最小执行单位，一般而言执行一个partition的操作就是一个task，关于partition的概念，这里稍微解释一下。

spark的默认分区数是2，并且最小分区也是2，改变分区数的方式有很多，大概有三个阶段

1.启动阶段，通过 spark.default.parallelism 来初始化默认分区数

2.生成rdd阶段，可通过参数配置

3.rdd操作阶段，默认继承父rdd的partition数，最终结果受shuffle操作和非shuffle操作的影响，不同操作的结果partition数不同

名词关系

物理关系

官网给出的spark运行架构图

逻辑关系

下图是总结的逻辑关系图，如果有不对之处，还望提醒。

关于如何分析Spark名词解释及关系问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注亿速云行业资讯频道了解更多相关知识。