spark筆記之Spark運(yùn)行架構(gòu)

　　3. Spark運(yùn)行基本流程

　　Spark運(yùn)行基本流程參見(jiàn)下面示意圖：

　　1) 構(gòu)建Spark Application的運(yùn)行環(huán)境(啟動(dòng)SparkContext)，SparkContext向資源管理器(可以是Standalone、Mesos或YARN)注冊(cè)并申請(qǐng)運(yùn)行Executor資源;

　　2) 資源管理器分配Executor資源并啟動(dòng)Executor，Executor運(yùn)行情況將隨著心跳發(fā)送到資源管理器上;

　　3) SparkContext構(gòu)建成DAG圖，將DAG圖分解成Stage，并把Taskset發(fā)送給Task Scheduler。Executor向SparkContext申請(qǐng)Task，Task Scheduler將Task發(fā)放給Executor運(yùn)行同時(shí)SparkContext將應(yīng)用程序代碼發(fā)放給Executor。

　　4) Task在Executor上運(yùn)行，運(yùn)行完畢釋放所有資源。

　　4. Spark運(yùn)行架構(gòu)特點(diǎn)

　　Spark運(yùn)行架構(gòu)特點(diǎn)：

　　①每個(gè)Application獲取專(zhuān)屬的executor進(jìn)程，該進(jìn)程在Application期間一直駐留，并以多線程方式運(yùn)行tasks。

　?、赟park任務(wù)與資源管理器無(wú)關(guān)，只要能夠獲取executor進(jìn)程，并能保持相互通信就可以了。

　?、厶峤籗parkContext的Client應(yīng)該靠近Worker節(jié)點(diǎn)(運(yùn)行Executor的節(jié)點(diǎn))，最好是在同一個(gè)Rack里，因?yàn)镾park程序運(yùn)行過(guò)程中SparkContext和Executor之間有大量的信息交換;如果想在遠(yuǎn)程集群中運(yùn)行，最好使用RPC將SparkContext提交給集群，不要遠(yuǎn)離Worker運(yùn)行SparkContext。

　?、躎ask采用了數(shù)據(jù)本地性和推測(cè)執(zhí)行的優(yōu)化機(jī)制。

作者：傳智播客云計(jì)算大數(shù)據(jù)培訓(xùn)學(xué)院

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