Spark 中的基本概念
(1)Application:表示你的应用程序
(2)Driver:表示main()函数,创建SparkContext。由SparkContext负责与ClusterManager通信,进行资源的申请,任务的分配和监控等。程序执行完毕后关闭SparkContext
(3)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,并且负责将数据存在内存或者磁盘上。在Spark on Yarn模式下,其进程名称为 CoarseGrainedExecutor Backend,一个CoarseGrainedExecutor Backend进程有且仅有一个executor对象,它负责将Task包装成taskRunner,并从线程池中抽取出一个空闲线程运行Task,这样,每个CoarseGrainedExecutorBackend能并行运行Task的数据就取决于分配给它的CPU的个数。
(4)Worker:集群中可以运行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模式中指的就是NodeManager节点。
(5)Task:在Executor进程中执行任务的工作单元,多个Task组成一个Stage
(6)Job:包含多个Task组成的并行计算,是由Action行为触发的
(7)Stage:每个Job会被拆分很多组Task,作为一个TaskSet,其名称为Stage
(8)DAGScheduler:根据Job构建基于Stage的DAG,并提交Stage给TaskScheduler,其划分Stage的依据是RDD之间的依赖关系
(9)TaskScheduler:将TaskSet提交给Worker(集群)运行,每个Executor运行什么Task就是在此处分配的。
Spark 运行流程
(1)构建Spark Application的运行环境(启动SparkContext),SparkContext向资源管理器(可以是Standalone、Mesos或YARN)注册并申请运行Executor资源;
(2)资源管理器分配Executor资源并启动StandaloneExecutorBackend,Executor运行情况将随着心跳发送到资源管理器上;
(3)SparkContext构建成DAG图,将DAG图分解成Stage,并把Taskset发送给Task Scheduler。Executor向SparkContext申请Task
(4)Task Scheduler将Task发放给Executor运行同时SparkContext将应用程序代码发放给Executor。
(5)Task在Executor上运行,运行完毕释放所有资源。
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