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  本片博文为大家带来的是Spark内核的简要概述。

  Spark 内核泛指 Spark 的核心运行机制

  包括 Spark 核心组件的运行机制、Spark 任务调度机制、Spark 内存管理机制、Spark 核心功能的运行原理等

  熟练掌握 Spark 内核原理，能够帮助我们更好地完成 Spark 代码设计，并能够帮助我们准确锁定项目运行过程中出现的问题的症结所在。

一. Spark 核心组件

• 1. Cluster Manager(Master, ResourceManager)

Spark 的集群管理器, 主要负责对整个集群资源的分配与管理.

Cluster Manager 在 Yarn 部署模式下为 ResourceManager; 在 Mesos 部署模式下为 Mesos Master; 在 Standalone 部署模式下为 Master.

Cluster Manager 分配的资源属于一级分配, 它将各个 Worker 上的内存, CPU 等资源分配给 Application, 但并不负责对 Executor 的资源的分配.

• 2. Worker(Worker, NodeManager)

Spark 的工作节点.

在 Yarn 部署模式下实际由 NodeManager 替代.

主要负责以下工作

• 将自己的内存, CPU 等资源通过注册机制告知 Cluster Manager

• 创建 Executor进程

• 将资源和任务进一步分配给 Executor

• 同步资源信息, Executor 状态信息给 ClusterManager 等.

• 3. Driver

Spark 驱动器节点，用于执行 Spark 任务中的 main 方法，负责实际代码的执行工作。

Driver 在 Spark 作业执行时主要负责：

1. 将用户程序转化为作业（Job）；
2. 在 Executor 之间调度任务（Task）；
3. 跟踪 Executor 的执行情况；
4. 通过 UI 展示查询运行情况；

• 4. Executor

Spark Executor 节点是负责在 Spark 作业中运行具体任务，任务彼此之间相互独立。

Spark 应用启动时，Executor 节点被同时启动，并且始终伴随着整个 Spark 应用的生命周期而存在。

如果有 Executor 节点发生了故障或崩溃，Spark 应用也可以继续执行，会将出错节点上的任务调度到其他 Executor 节点上继续运行。

Executor 有两个核心功能：

1. 负责运行组成 Spark 应用的任务，并将结果返回给驱动器（Driver）；
2. 它们通过自身的块管理器（Block Manager）为用户程序中要求缓存的 RDD 提供内存式存储。RDD 的数据是直接缓存在 Executor 进程内的，因此任务可以在运行时充分利用缓存数据加速运算。

• 5. Application

用户使用 Spark 提供的 API 编写的应用程序.

• Application 通过 Spark API 将进行 RDD 的转换和 DAG 的构建, 并通过 Driver 将Application 注册到 Cluster Manager.
• Cluster Manager 将会根据 Application 的资源需求, 通过一级分配将 Executor, 内存, CPU 等资源分配给 Application.
• Driver 通过二级分配将 Executor 等资源分配给每一个任务, Application 最后通过 Driver 告诉Executor 运行任务

二. Spark 通用运行流程

上图为 Spark 通用运行流程，不论 Spark 以何种模式进行部署，都是以如下核心步骤进行工作的：

1. 任务提交后，都会先启动 Driver 程序；
2. 随后 Driver 向集群管理器注册应用程序；
3. 之后集群管理器根据此任务的配置文件分配 Executor 并启动该应用程序；
4. 当 Driver 所需的资源全部满足后，Driver 开始执行 main 函数，Spark 转换为懒执行，当执行到 Action 算子时开始反向推算，根据宽依赖进行 Stage 的划分，随后每一个 Stage 对应一个 Taskset，Taskset 中有多个Task；
5. 根据本地化原则，Task 会被分发到指定的 Executor 去执行，在任务执行的过程中，Executor 也会不断与 Driver 进行通信，报告任务运行情况。

  本次的分享就到这里了,

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