Spark入門（一）
Spark是什麽？
Spark是一個用來實現快速而通用的集群計算的平臺。擴展了廣泛使用的MapReduce計算模型，而且高效地支持更多的計算模式，包括交互式查詢和流處理。在處理大規模數據集的時候，速度是非常重要的。Spark的一個重要特點就是能夠在內存中計算，因而更快。即使在磁盤上進行的復雜計算，Spark依然比MapReduce更加高效。Spark與Hadoop緊密集成，他可以在YARN上運行，並支持Hadoop文件格式及其儲存後端HDFS
Spark與MapReduce的區別
| Mapreduce | Spark |
| 數據存儲結構：hdfs文件系統的split |
使用內存構建彈性分布式數據集RDD，對數據進行運算和cache |
| 編程範式：Map+Reduce | 計算中間數據在內存中的維護，存取速度是磁盤的多個數量級 |
| Task以進程的方式維護，任務啟動就要幾秒鐘 | Task以線程的方式維護，對小數集的讀取能達到亞秒級的延遲 |
Spark運行模式
- Local 主要用於開發調試Spark應用程序
- Standalone 利用Spark自帶的資源管理與調度器運行spark集群，采用Master/Slave結構，為解決單節點故障，可以采用Zookeper實現高可用（HA）
- Apache Mesos 運行在Mesos資源管理框架上，集群的運行將資源管理交給Mesos,Spark只負責運行任務調度和計算
- Hadoop YARN 集群運行在YRAN資源管理器上，資源管理交給YARN,Spark只負責進行任務調度和計算（最為常用的模式）
Spark組件
組件的功能
ClusterManager:在Standalone模式中即為Master節點（主節點），控制整個集群，監控Worker.在YARN中為ResourceManagerWorker:從節點，負責控制計算節點，啟動Executor或Driver。在YARN模式中為
NodeManager:負責計算節點的控制。
Driver:運行Application的main()函數並創建SparkContect。
Executor:執行器，在worker node上執行任務的組件、用於啟動線程池運行任務。每個Application擁有獨立的一組Executor。
SparkContext:整個應用的上下文，控制應用的生命周期。
RDD:Spark的計算單元，一組RDD可形成執行的有向無環圖RDD Graph。
DAG Scheduler:根據作業(Job)構建基於Stage的DAG，並提交Stage給TaskScheduler。
TaskScheduler:將任務(Task)分發給Executor。
SparkEnv:線程級別的上下文，存儲運行時的重要組件的引用。
SparkEnv內構建並包含如下一些重要組件的引用:
1、MapOutPutTracker:負責Shuffle元信息的存儲。
2、BroadcastManager:負責廣播變量的控制與元信息的存儲。
3、BlockManager:負責存儲管理、創建和查找快。
4、MetricsSystem:監控運行時性能指標信息。
5、SparkConf:負責存儲配置信息。
組件的執行流程
1. 每個Spark應用都由一個驅動器程序（Driver Program）來發起集群上的各種並行操作。啟動器包含應用的main函數，驅動器負責創建SparkContext（上下文）；SparkContext可以與不同種類的集群資源管理器（Cluster Manager），例如Yarn進行通信。
2. SparkContext 獲取到集群進行所需的資源後，將得到集群中工作階段（Worker Node）上對應的 Executor（不同的Spark程序有不同的Executor，他們之間是互相獨立的進程，Executor為應用程序提供分布式計算以及數據存儲功能）
3. 之後SparkContext將應用程序代碼發送到各個Executor，最後將Task（任務）分配給Executors執行
提交任務的流程
1、Client提交應用。
2、Master找到一個Worker啟動Driver
3、Driver向Master或者資源管理器申請資源，之後將應用轉化為RDD Graph
4、再由DAGSchedule將RDD Graph轉化為Stage的有向無環圖提交給TaskSchedule。
5、再由TaskSchedule提交任務給Executor執行。
6、其它組件協同工作，確保整個應用順利執行。
使用YARN提交任務
1、基於YARN的Spark作業首先由客戶端生成作業信息，提交給ResourceManager。
2、ResourceManager在某一NodeManager匯報時把AppMaster分配給NodeManager。
3、NodeManager啟動SparkAppMaster。
4、SparkAppMastere啟動後初始化然後向ResourceManager申請資源。
5、申請到資源後，SparkAppMaster通過RPC讓NodeManager啟動相應的SparkExecutor。
6、SparkExecutor向SparkAppMaster匯報並完成相應的任務。
7、SparkClient會通過AppMaster獲取作業運行狀態。
參考博客
Spark入門（一）