Spark架构原理

JavaEdge 发表于 2022/04/19 20:56:31 2022/04/19
【摘要】 相比MapReduce僵化的Map与Reduce分阶段计算相比,Spark的计算框架更加富有弹性和灵活性,运行性能更佳。 1 Spark的计算阶段MapReduce一个应用一次只运行一个map和一个reduceSpark可根据应用的复杂度,分割成更多的计算阶段(stage),组成一个有向无环图DAG,Spark任务调度器可根据DAG的依赖关系执行计算阶段逻辑回归机器学习性能Spark比Map...

相比MapReduce僵化的Map与Reduce分阶段计算相比,Spark的计算框架更加富有弹性和灵活性,运行性能更佳。

1 Spark的计算阶段

  • MapReduce一个应用一次只运行一个map和一个reduce
  • Spark可根据应用的复杂度,分割成更多的计算阶段(stage),组成一个有向无环图DAG,Spark任务调度器可根据DAG的依赖关系执行计算阶段

逻辑回归机器学习性能Spark比MapReduce快100多倍。因为某些机器学习算法可能需要进行大量迭代计算,产生数万个计算阶段,这些计算阶段在一个应用中处理完成,而不是像MapReduce那样需要启动数万个应用,因此运行效率极高。

DAG,有向无环图,不同阶段的依赖关系是有向的,计算过程只能沿依赖关系方向执行,被依赖的阶段执行完成前,依赖的阶段不能开始执行。该依赖关系不能有环形依赖,否则就死循环。

典型的Spark运行DAG的不同阶段:

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整个应用被切分成3个阶段,阶段3需要依赖阶段1、2,阶段1、2互不依赖。Spark执行调度时,先执行阶段1、2,完成后,再执行阶段3。对应Spark伪代码:

rddB = rddA.groupBy(key)
rddD = rddC.map(func)
rddF = rddD.union(rddE)
rddG = rddB.join(rddF)

所以Spark作业调度执行的核心是DAG,整个应用被切分成数个阶段,每个阶段的依赖关系也很清楚。根据每个阶段要处理的数据量生成任务集合(TaskSet),每个任务都分配一个任务进程去处理,Spark就实现了大数据的分布式计算。

负责Spark应用DAG生成和管理的组件是DAGScheduler,DAGScheduler根据程序代码生成DAG,然后将程序分发到分布式计算集群,按计算阶段的先后关系调度执行。

那么Spark划分计算阶段的依据是什么呢?显然并不是RDD上的每个转换函数都会生成一个计算阶段,比如上面的例子有4个转换函数,但是只有3个阶段。

你可以再观察一下上面的DAG图,关于计算阶段的划分从图上就能看出规律,当RDD之间的转换连接线呈现多对多交叉连接的时候,就会产生新的阶段。一个RDD代表一个数据集,图中每个RDD里面都包含多个小块,每个小块代表RDD的一个分片。

一个数据集中的多个数据分片需要进行分区传输,写入到另一个数据集的不同分片中,这种数据分区交叉传输的操作,我们在MapReduce的运行过程中也看到过。

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是的,这就是shuffle过程,Spark也需要通过shuffle将数据进行重新组合,相同Key的数据放在一起,进行聚合、关联等操作,因而每次shuffle都产生新的计算阶段。这也是为什么计算阶段会有依赖关系,它需要的数据来源于前面一个或多个计算阶段产生的数据,必须等待前面的阶段执行完毕才能进行shuffle,并得到数据。

计算阶段划分的依据是shuffle,不是转换函数的类型,有的函数有时有shuffle,有时没有。如上图例子中RDD B和RDD F进行join,得到RDD G,这里的RDD F需要进行shuffle,RDD B不需要。

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因为RDD B在前面一个阶段,阶段1的shuffle过程中,已进行了数据分区。分区数目和分区K不变,无需再shuffle:

  • 这种无需进行shuffle的依赖,在Spark里称作窄依赖
  • 需要进行shuffle的依赖,被称作宽依赖

类似MapReduce,shuffle对Spark也很重要,只有通过shuffle,相关数据才能互相计算。

既然都要shuffle,为何Spark就更高效?

本质上看,Spark算是一种MapReduce计算模型的不同实现。Hadoop MapReduce简单粗暴根据shuffle将大数据计算分成Map、Reduce两阶段就完事。但Spark更细,将前一个的Reduce和后一个的Map连接,当作一个阶段持续计算,形成一个更优雅、高效地计算模型,其本质依然是Map、Reduce。但这种多个计算阶段依赖执行的方案可有效减少对HDFS的访问,减少作业的调度执行次数,因此执行速度更快。

不同于Hadoop MapReduce主要使用磁盘存储shuffle过程中的数据,Spark优先使用内存进行数据存储,包括RDD数据。除非内存不够用,否则尽可能使用内存, 这也是Spark性能比Hadoop高的原因。

Spark作业管理

Spark里面的RDD函数有两种:

  • 转换函数,调用以后得到的还是一个RDD,RDD的计算逻辑主要通过转换函数完成
  • action函数,调用以后不再返回RDD。比如count()函数,返回RDD中数据的元素个数;saveAsTextFile(path),将RDD数据存储到path路径下。Spark的DAGScheduler在遇到shuffle的时候,会生成一个计算阶段,在遇到action函数的时候,会生成一个作业(job)

RDD里面的每个数据分片,Spark都会创建一个计算任务去处理,所以一个计算阶段含多个计算任务(task)。

作业、计算阶段、任务的依赖和时间先后关系:

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横轴时间,纵轴任务。两条粗黑线之间是一个作业,两条细线之间是一个计算阶段。一个作业至少包含一个计算阶段。水平方向红色的线是任务,每个阶段由很多个任务组成,这些任务组成一个任务集合。

DAGScheduler根据代码生成DAG图后,Spark任务调度就以任务为单位进行分配,将任务分配到分布式集群的不同机器上执行。

Spark执行流程

Spark支持Standalone、Yarn、Mesos、K8s等多种部署方案,原理类似,仅是不同组件的角色命名不同。

Spark cluster components:

首先,Spark应用程序启动在自己的JVM进程里(Driver进程),启动后调用SparkContext初始化执行配置和输入数据。SparkContext启动DAGScheduler构造执行的DAG图,切分成最小的执行单位-计算任务。

然后,Driver向Cluster Manager请求计算资源,用于DAG的分布式计算。Cluster Manager收到请求后,将Driver的主机地址等信息通知给集群的所有计算节点Worker。

Worker收到信息后,根据Driver的主机地址,跟Driver通信并注册,然后根据自己的空闲资源向Driver通报自己可以领用的任务数。Driver根据DAG图开始向注册的Worker分配任务。

Worker收到任务后,启动Executor进程执行任务。Executor先检查自己是否有Driver的执行代码,若无,从Driver下载执行代码,通过Java反射加载后开始执行。

总结

相比 Mapreduce,Spark的主要特性:

  • RDD编程模型更简单
  • DAG切分的多阶段计算过程更快
  • 使用内存存储中间计算结果更高效

Spark在2012年开始流行,那时内存容量提升和成本降低已经比MapReduce出现的十年前强了一个数量级,Spark优先使用内存的条件已经成熟。

参考

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