Spark原理总结详解大数据

一、Spark 是什么

　 　Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用分布式并行计算框架。Spark拥有hadoop MapReduce所具有的优点，但和MapReduce 的最大不同之处在于Spark是基于内存的迭代式计算——Spark的Job处理的中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，除此之外，一个MapReduce 在计算过程中只有map 和reduce 两个阶段，处理之后就结束了，而在Spark的计算模型中，可以分为n阶段，因为它内存迭代式的，我们在处理完一个阶段以后，可以继续往下处理很多个阶段，而不只是两个阶段。 
　　因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。其不仅实现了MapReduce的算子map 函数和reduce函数及计算模型，还提供更为丰富的算子，如filter、join、groupByKey等。是一个用来实现快速而同用的集群计算的平台。 
　

二、spark 的框架设计

　　spark 框架如图1 所示 :

　从图1中可以看到，所有的Spark应用程序都离不开SparkContext和Executor两部分，Executor负责执行任务，运行Executor的机器称为Worker节点，SparkContext由用户程序启动，通过资源调度模块和Executor通信。SparkContext和Executor这两部分的核心代码实现在各种运行模式中都是公用的，在它们之上，根据运行部署模式的不同，包装了不同调度模块以及相关的适配代码。 
　 　具体来说，以SparkContext为程序运行的总入口，在SparkContext的初始化过程中，Spark会分别创建DAGScheduler作业调度和TaskScheduler任务调度两级调度模块。其中作业调度模块是基于任务阶段的高层调度模块，它为每个Spark作业计算具有依赖关系的多个调度阶段（通常根据shuffle来划分），然后为每个阶段构建出一组具体的任务（通常会考虑数据的本地性等），然后以TaskSets（任务组）的形式提交给任务调度模块来具体执行。而任务调度模块则负责具体启动任务、监控和汇报任务运行情况。 

备注：在上述框架图中的一些术语解释如下：

Cluster Manager：在集群上获取资源的外部服务。目前有三种类型： 
　　1. Standalone, Spark原生的资源管理；　　 
　　2. Apache Mesos, 和Hadoop Mapreduce兼容性良好的资源调度框架；　　

Application: 　用户编写的应用应用程序。　　　　

Driver: Application中运行main函数并创建的SparkContext, 创建SparkContext的目的是和集群的ClusterManager通讯，进行资源的申请、任务的分配和监控等。所以，可以用SparkContext代表Driver　　　　　　　　　

Worker：集群中可以运行Application代码的节点。　　　　 
　　　 
Executor: 某个Application在Worker上面的一个进程，该进程负责执行某些Task，并负责把数据存在内存或者磁盘上。每个Application都各自有一批属于自己的Executor。　　　　　　　　

Task：被送到Executor执行的工作单元，和Hadoop MapReduce中的MapTask和ReduceTask一样，是运行Application的基本单位。多个Task组成一个Stage，而Task的调度和管理由TaskScheduler负责。

Job：包含多个Task组成的并行计算，往往由Spark Action触发产生。一个Application可以产生多个Job。　　 

Stage：每个Job的Task被拆分成很多组Task, 作为一个TaskSet，命名为Stage。Stage的调度和划分由DAGScheduler负责。Stage又分为Shuffle Map Stage和Result Stage两种。Stage的边界就在发生Shuffle的地方。 

**RDD：**Spark的基本数据操作抽象，可以通过一系列算子进行操作。RDD是Spark最核心的东西，可以被分区、被序列化、不可变、有容错机制，并且能并行操作的数据集合。存储级别可以是内存，也可以是磁盘。 

DAGScheduler：根据Job构建基于Stage的DAG（有向无环任务图），并提交Stage给TaskScheduler 

TaskScheduler：将Stage提交给Worker（集群）运行，每个Executor运行什么在此分配。 

**共享变量：**Spark Application在整个运行过程中，可能需要一些变量在每个Task中都使用，共享变量用于实现该目的。Spark有两种共享变量：一种缓存到各个节点的广播变量；一种只支持加法操作，实现求和的累加变量。 

宽依赖：或称为ShuffleDependency, 宽依赖需要计算好所有父RDD对应分区的数据，然后在节点之间进行Shuffle。 

窄依赖：或称为NarrowDependency，指某个RDD，其分区partition x最多被其子RDD的一个分区partion y依赖。窄依赖都是Map任务，不需要发生shuffle。因此，窄依赖的Task一般都会被合成在一起，构成一个Stage。

三、spark 的工作流程原理

spark 的工作原理图 如图2 所示

根据图2 可以把spark的工作流程描述如下：

a. 构建Spark Application的运行环境（启动SparkContext）

b. SparkContext在初始化过程中分别创建DAGScheduler作业调度和TaskScheduler任务调度 
两级调度模块

c. SparkContext向资源管理器（可以是Standalone、Mesos、Yarn）申请运行Executor资源；

d. 由资源管理器分配资源并启动StandaloneExecutorBackend，executor，之后向SparkContext申请Task；

e. DAGScheduler将job 划分为多个stage,并将Stage提交给TaskScheduler;

g. Task在Executor上运行，运行完毕释放所有资源。

详解： 
　　　在我们使用spark-submit 提交了我们的应用程序的时候，提交spark的运用机器会通过反射的方式，创建和构造一个Driver进程，Driver进程执行Application程序，根据sparkConf中的配置初始SparkContext,在SparkContext 初始化的过程中会启动DAGScheduler和taskScheduler两个调度模块，同时taskSheduler通过后台进程，向Master注册Application，Master接到到了Application的注册请求之后，会使用自己的资源调度算法，在spark集群的worker上，通知worker为application启动多个Executor。之后Executor会向taskScheduler反向注册。Driver完成SparkContext初始化，并继续执行application程序，当执行到Action时，就会创建Job。并且由DAGScheduler将Job划分多个Stage,每个Stage 由TaskSet 组成，并将TaskSet提交给taskScheduler,taskScheduler把TaskSet中的task依次提交给Executor,Executor在接收到task之后，会使用taskRunner来封装task（TaskRuner主要将我们编写程序，也就是我们编写的算子和函数进行拷贝和反序列化）,然后，从Executor的线程池中取出一个线程来执行task。就这样Spark的每个Stage被作为TaskSet提交给Executor执行，每个Task对应一个RDD的partition,执行我们的定义的算子和函数。直到所有操作执行完为止。 

四、spark 的核心编程操作

　　在我们的实际开发中需要我们处理的核心编程如下： 
　　 
　　１、初始定义的RDD，即你要定义的RDD来自于哪里，比如是HDFS,还是Linux系统中的本地文件或者是集合 
　　 
　　2、定义对RDD 的计算操作，在spark 中通常称为算子。比如：map 、groupByKey 、reduce 等 
　　 
　　3、对步骤2中产生的新RDD 进行循环往复定义其它的算子操作 
　　 
　　4、将最终获得的数据集保存起来。比如存储在数据库或者HDFS上