理解Spark

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Spark

Hadoop框架存在的问题

• JobTracker是MapReduce的集中处理点，存在单点故障的问题
• 以MapReduce task数目作为资源的表示比较简单，没有考虑CPU和内存占用情况
• 任务集中导致源代码复杂，增加bug修复和系统维护的难度

RDD

RDD(Resilient Distributed Dataset)是一个可读的、可分区的分布式数据集，任何数据在spark中都可以被表示为RDD

Spark应用程序

把需要处理的数据转为RDD，然后对RDD进行一系列的变换和操作

Driver Program程序入口，运行App的main，创建SparkContext
Cluster Manager：在集群上获取资源的外部服务
Workder Node：可以运行application代码的节点
Executor：一个进程，该进程负责运行task

Spark on yarn-cluster框架

Yarn的基本思想

Yarn的基本思想是将JobTracker的资源管理和作业调度分离

• 资源管理：ResourceManager
• 作业调度：ApplicationMaster创建SparkContext

ResourceManager

负责资源管理与调度，资源管理的基本单位：task

NodeManager

节点代理，负责：

1. 启动container/executor
2. 监控资源使用情况给RM

Application Master

负责作业调度

1. 是第一个container
2. 启动SparkContext

SparkContext

1. 向RM注册
2. 向RM申请资源
3. 启动executor等待task
4. 分配task给NM上的executor
5. 监控task的运行情况

Spark on yarn-cluster流程

1. 提交Application给RM
2. RM向NodeManager申请第一个container给Application Master，Application Mater初始化SparkContext
3. SparkContext向RM注册，并且申请运行executor的资源
4. SparkContext和NodeManager通信，启动executor，SparkContext分配task给executor执行
5. executor报告task的状态，直至完成
6. 注销Application，归还资源