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1 基本概念

Spark 架构采用了分布式计算中的 Master-Slave 模型。 Master 是对应集群中的含有 Master 进程的节点， Slave 是集群中含有 Worker 进程的节点。 Master 作为整个集群的控制器，负责整个集群的正常运行； Worker 相当于计算节点，接收主节点命令与进行状态汇报； Executor 负责任务的执行； Client 作为用户的客户端负责提交应用， Driver 负责控制一个应用的执行。

Spark 集群部署后，需要在主节点和从节点分别启动 Master 进程和 Worker 进程，对整个集群进行控制。在一个 Spark 应用的执行过程中， Driver 和 Worker 是两个重要角色。 Driver 程序是应用逻辑执行的起点，负责作业的调度，即 Task 任务的分发，而多个 Worker 用来管理计算节点和创建 Executor 并行处理任务。在执行阶段， Driver 会将 Task 和 Task 所依赖的 file 和 jar 序列化后传递给对应的 Worker 机器，同时 Executor 对相应数据分区的任务进行处理。

Spark 的整体流程为： Client 提交应用， Master 找到一个 Worker 启动 Driver ， Driver 向 Master 或者资源管理器申请资源，之后将应用转化为 RDD Graph ，再由 DAGScheduler 将 RDD Graph 转化为 Stage 的有向无环图提交给 TaskScheduler ，由 TaskScheduler 提交任务给 Executor 执行。在任务执行的过程中，其他组件协同工作，确保整个应用顺利执行。

2 术语解释

RDD ：是 Resillient Distributed Dataset (弹性分布式数据集)的简称，是分布式内存的一个抽象概念，提供了一种高度受限的共享内存模型。

DAG ：是 Directed Acyclic Graph (有向无环图)的简称，反映 RDD 之间的依赖关系。

Application ：用户编写的 Spark 应用程序。

Executor ：是运行在工作节点( WorkerNode )的一个进程，负责运行 Task 。

Task ：运行在 Executor 上的工作单元 。

Job ：一个 Job 包含多个 RDD 及作用于相应 RDD 上的各种操作。

Stage ：是 Job 的基本调度单位，一个 Job 会分为多组 Task ，每组 Task 被称为 Stage ， 或者也被称为 TaskSet ，代表了一组关联的、 相互之间没有 Shuffle 依赖关系的任务组成的任务集。

3 架构原理介绍

3.1 Spark 依赖

( 1 ) Map Reduce 模型

作为一个分布式计算框架， Spark 采用了 MapReduce 模型。在它身上， Google 的 Map Reduce 和 Hadoop 的痕迹很重，很明显，它并非一个大的创新，而是微创新。在基础理念不变的前提下，它借鉴，模仿并依赖了先辈，加入了一点改进，极大的提升了 MapReduce 的效率。

使用 MapReduce 模型解决大数据并行计算的问题，带来的最大优势，是它和 Hadoop 的同属一家人。因为同属于 MapReduce 并行编程模型，而不是 MPI 和 OpenMP 其它模型，因此，复杂的算法，只要能够以 Java 算法表达，在 Hadoop 上运行的，就能以 Scala 算法表达，在 Spark 上运行，而速度有倍数的提升。相比之下，在 MPI 和 Hadoop 算法之间切换，难度就大多了。

( 2 )函数式编程

Spark 由 Scala 写就，而支持的语言亦是 Scala 。其原因之一就是 Scala 支持函数式编程。这一来造就了 Spark 的代码简洁，二来使得基于 Spark 开发的程序，也特别的简洁。一次完整的 MapReduce ， Hadoop 中需要创建一个 Mapper 类和 Reduce 类，而 Spark 只需要创建相应的一个 map 函数和 reduce 函数即可，代码量大大降低。

( 3 ) Mesos
Spark 将分布式运行的需要考虑的事情，都交给了 Mesos ，自己不 Care ，这也是它代码能够精简的原因之一。

( 4 ) HDFS 和 S3
Spark 支持 2 种分布式存储系统： HDFS 和 S3 。应该算是目前最主流的两种了。对文件系统的读取和写入功能是 Spark 自己提供的，借助 Mesos 分布式实现。如果自己想做集群试验，又没有 HDFS 环境，也没有 EC2 环境的话，可以搞个 NFS ，确保所有 MESOS 的 Slave 都可以访问，也可以模拟一下。

3.2 Spark 架构

Spark 架构图如下：





Spark 架构中的基本组件

ClusterManager ：在 Standalone 模式中即为 Master (主节点)，控制整个集群，监控 Worker 。在 YARN 模式中为资源管理器。

Worker ：从节点，负责控制计算节点，启动 Executor 或 Driver 。在 YARN 模式中为 NodeManager ，负责计算节点的控制。

Driver ：运行 Application 的 main() 函数并创建 SparkContext 。

Executor ：执行器，在 worker node 上执行任务的组件、用于启动线程池运行任务。每个 Application 拥有独立的一组 Executors 。

SparkContext ：整个应用的上下文，控制应用的生命周期。

RDD ： Spark 的基本计算单元，一组 RDD 可形成执行的有向无环图 RDD Graph 。

DAG Scheduler ：根据作业( Job )构建基于 Stage 的 DAG ，并提交 Stage 给 TaskScheduler 。

TaskScheduler ：将任务( Task )分发给 Executor 执行。

SparkEnv ：线程级别的上下文，存储运行时的重要组件的引用。

SparkEnv 内创建并包含如下一些重要组件的引用。

MapOutPutTracker ：负责 Shuffle 元信息的存储。

BroadcastManager ：负责广播变量的控制与元信息的存储。

BlockManager ：负责存储管理、创建和查找块。

MetricsSystem ：监控运行时性能指标信息。

SparkConf ：负责存储配置信息。

Spark 结构主要分为四个部分：

1. 用来提交作业的 Client 程序： client 是什么呢，比如 spark 中提交程序的 shell 窗口，宏观上讲，是一台提交程序的物理机。负责将打包好的 spark 程序提交到集群中，提交完程序这个客户端客户端程序还发挥什么作用呢？ yarn-client 模式下，客户端提交程序后，在该客户端上又运行着一个 driver 程序，这个 client 的作用持续到 spark 程序运行完毕，而 yarn-cluster 模式下，客户端提交程序后就不再发挥任何作用，也就是说仅仅发挥了提交程序包的作用。

2. 用来驱动程序运行的 Driver 程序： driver 完成的工作主要是创建用户的上下文，这个上下文中包括很多控件比如 DADScheduler 、 TaskScheduler 等等，这些控件完成的工作也称为 driver 完成的。 driver 中完成 RDD 的生成，将 RDD 划分成有向无环图，生成 task ，接受 master 的指示将 task 发送到 worker 节点上进行执行等工作。

3. 用来进行资源调度的 ClusterManager: 整个集群的 master ，主要完成资源的调度，涉及一些调度算法，自带的资源管理器只支持 FIFO 调度， yarn 和 mesos 还支持其他方式的调度算发。 CM 一边和 driver 打交道 ，一边和 worker 打交道， driver 向 CM 申请资源， worker 通过心跳机制向 CM 汇报自己的资源和运行情况， CM 告诉 driver 应该向哪些 worker 发送消息， 然后 driver 把 task 发送到这些可用的 worker 上

4. 用来执行程序的 worker:worker 用多个 executor 来执行程序

3.3 Spark 运行模式