Spark 运行架构与原理

一、spark工作流程

1.  当一个spark应用被提交时，根据提交参数在相应的位置创建driver进程。
2.  Driver进程启动后，会初始化sparkContext对象，会找到集群master进程，对spark应用程序进行注册
3.  当master收到spark程序的注册申请之后，会发送请求给worker,进行资源的调度和分配
4.  worker收到master的请求后，会为spark应用启动executor进程，会启动一个或多个  executor,具体启动多少个，根据配置来启动
5.  executor启动之后，会向Driver进行反注册，这样Driver就知道哪些executor为它服务了
6.  Driver会根据我们对RDD定义的操作，提交一堆的task去Executor上执行，task里面执行的就是具体的map、flatMap这些操作

二、spark的基本概念

• DriverProgram（驱动器）：运行main()方法并创建SparkContext的进程
• ClusterManager(也叫master集群管理器) ：用于在集群上申请资源的外部服务
• workerNode(工作节点)：集群上运行应用程序代码的任意节点
• executor(执行器)：在集群工作节点上为某个应用启动的工作进程，该进程负责运行计算任务，并为应用程序存储数据
• job(作业) 一个并行计算作业，由一组任务组成，并由spark的行动（action）算子（save、collect）触发启动，每个Job会根据RDD的宽依赖关系被切分很多Stage，每个Stage中包含一组相同的Task
• stage(阶段) 每个job会被分为多个stage，每个stage是由一组并行的task组成的，stage的划分依据就是看是否产生了shuflle(宽依赖)，遇到一个shuflle操作就会划分为前后两个stage
• task:执行器的工作单元

一个Application由一个Driver和若干个Job构成，一个Job由多个Stage构成，一个Stage由多个没有Shuffle关系的Task组成。

三、Spark实战

读取文件中的所有内容，计算每个单词出现的次数

object WorldCountScala {
 
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //第一步 创建sparkContext
    val conf = new SparkConf()
    conf.setAppName("WorldCountScala") //设置任务名称
      .setMaster("local") //表示本地执行
    val sc = new SparkContext(conf)
    //第二步 加载数据
    val lineRDD = sc.textFile("D:\\bigdata/hello.txt")
    //第三步 对数据进行切割
    val wordRDD = lineRDD.flatMap(_.split(" "))
    //第四步 迭代words,把每个word转成（word,1）这种形式
    // val pairRDD = wordRDD.map(word=>(word, 1))
    val pairRDD = wordRDD.map((_, 1))
    // 根据key进行分组聚合
    val wordCountRDD = pairRDD.reduceByKey(_ + _)
    //将结果打印到控制台
    wordCountRDD.foreach(wordCount => println(wordCount._1 + "——" + wordCount._2))
    //停止sparkContext
    sc.stop()
  }

运行结果：