4、 Spark程序架构与运行模式
4.1 Spark程序最简架构
所有的Spark程序运行时，主要由两大类组件Driver和Excutor构成。
- 每个Spark程序运行时都有一个Driver，Driver是进程包含了运行所需要的CPU和内存等资源，Driver是我们应用程序main函数所在进程。比如当我们运行一个spark-shell时，就创建了一个driver 程序 。
- Executor可以有多个，其职责是运行给定的Spark 作业中的单个任务。Driver 必须协调各独立任务到executor 中，也就是由driver向集群申请资源，集群分配资源，启动executor。当excutor 启动后，它们会将自己注册到driver，所以driver 随时都能看到完整的executor视图。每个executor 表现为能执行任务和保存RDD 数据的进程。Executor 在Spark 应用开始的时候被启动一次，一般会在应用的整个生命周期都运行。Executor 有两个任务。一个是运行构成应用的任务并返回结果到driver。第二个是通过每个executor 中都存在的被称为块管理器(Block Manager)的服务为用户程序中缓存的RDD 提供内存存储。
- Task 是Spark 处理中的最小单元。Task 在executor 进程运行来计算和保存结果。
总结：Driver和Excutor都是进程，Task是Excutor进程下的线程。由driver向集群申请资源，集群分配资源，启动executor。driver将spark应用程序的代码和文件传送给executor。executor上运行task，运行完之后将结果返回给driver或者写入外界。
Spark运行模式可以分为三类：本地模式，独立模式，Spark on YARN/Mesos。
4.2 本地模式
前面2章的内容，Spark都是以本地模式运行。
在本地模式下，Spark应用程序以多线程形式直接在本地运行，方便程序调试。
本地模式有可以分为以下三种：
- local：只启动一个executor
- local[k]：启动k个executor
- local[*]：启动和CPU数相同的executor
在前面的spark-shell中日志中，可以看到输出信息master = local[*]，表示spark-shell是在本地模式下运行，默认启动和CPU数相同的个executor。
4.3 独立模式
独立模式（standalone）表示Spark运行在独立的集群中，无依赖任何其他资源管理系统。
Standalone模式需要将Spark复制到集群中的每个节点，然后分别启动每个节点即可；Spark Standalone模式的集群由Master与Worker节点组成，程序通过与Master节点交互申请资源，Worker节点启动Executor运行。
当Driver中的SparkContext初始化的时候会提交程序给Master，Master如果接受该程序在Spark中运行的话，就会为当前的程序分配AppID，同时会分配具体的计算资源，需要特别注意的是，Master是根据当前程序提交的配置信息来给集群中的Worker发指令分配具体的计算资源，但是，Master发出指令后并不关心具体的资源是否已经分配，转来说Master是发指令后就记录了分配的资源，以后客户端再次提交其它的程序的话就不能使用该资源了。
提示：大多博客介绍的《Spark完全分布式环境搭建》实际上就是Spark独立模式（standalone）。而Spark运行模式最常用的是Spark on YARN/Mesos。
4.4 Spark on YARN/Mesos
从架构和应用角度上看，spark是一个仅包含计算逻辑的开发库（尽管它提供个独立运行的master/slave服务，但考虑到稳定后以及与其他类型作业的继承性，通常不会被采用），而不包含任何资源管理和调度相关的实现，这使得spark可以灵活运行在目前比较主流的资源管理系统上，典型的代表是mesos和yarn，我们称之为“spark on mesos”和“spark on yarn”。将spark运行在资源管理系统上将带来非常多的收益，包括：与其他计算框架共享集群资源；资源按需分配，进而提高集群资源利用率等。
（1）Spark on Mesos模式
Mesos是Apache下的开源分布式资源管理框架。由于血缘关系，Spark官方推荐这种模式，很多公司也采用该模式。Spark On Mesos模式参考：http://dongxicheng.org/apache-mesos/meso-architecture/
（2）Spark on YARN模式
Spark On YARN模式，这是一种最有前景的部署模式。
Spark on YARN框架解析：
- 基于YARN的Spark作业首先由Spark客户端生成作业信息，提交给ResourceManager，ResourceManager在某一个NodeManager汇报时把AppMaster分配给该NodeManager；
- 该NodeManager启动Spark AppMaster，Spark AppMaster 启动后初始化作业，然后向ResourceManager申请资源；
- 申请到相应资源后，Spark AppMaster通过RPC让对应若干个NodeManager启动相应的 Spark Executor，Spark Executor向Spark AppMaster汇报完成相应的任务。
- Spark客户端会通过Spark AppMaster获取作业运行状态。
（3）Client模式
在Spark on YARN/Mesos模式中，根据Spark Application的Driver是否在集群中运行，Spark on YARN/Mesos运行模式又可以分为Client模式和Cluster模式。
（4）Cluster模式
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