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MAPREDUCE服务 MRS-Spark基本原理:Spark应用运行原理

MAPREDUCE服务 MRS-Spark基本原理:Spark应用运行原理

时间：2023-11-07 14:09:49

MAPREDUCE服务 MRS Spark

Spark应用运行原理

Spark的应用运行架构如图 Spark应用运行架构所示，运行流程如下所示：

应用程序（Application）是作为一个进程的集合运行在集群上的，由Driver进行协调。
在运行一个应用时，Driver会去连接集群管理器（Standalone、Mesos、YARN）申请运行Executor资源，并启动ExecutorBackend。然后由集群管理器在不同的应用之间调度资源。Driver同时会启动应用程序DAG调度、Stage划分、Task生成。
然后Spark会把应用的代码（传递给SparkContext的JAR或者Python定义的代码）发送到Executor上。
所有的Task执行完成后，用户的应用程序运行结束。

图2 Spark应用运行架构

Spark采用Master和Worker的模式，如图 Spark的Master和Worker所示。用户在Spark客户端提交应用程序，调度器将Job分解为多个Task发送到各个Worker中执行，各个Worker将计算的结果上报给Driver（即Master），Driver聚合结果返回给客户端。

图3 Spark的Master和Worker

在此结构中，有几个说明点：

应用之间是独立的。
每个应用有自己的executor进程，Executor启动多个线程，并行地执行任务。无论是在调度方面，或者是executor方面。各个Driver独立调度自己的任务；不同的应用任务运行在不同的JVM上，即不同的Executor。
不同Spark应用之间是不共享数据的，除非把数据存储在外部的存储系统上（比如HDFS）。
因为Driver程序在集群上调度任务，所以Driver程序建议和worker节点比较近，比如在一个相同的局部网络内。

Spark on YARN有两种部署模式：

yarn-cluster模式下，Spark的Driver会运行在YARN集群内的ApplicationMaster进程中，ApplicationMaster已经启动之后，提交任务的客户端退出也不会影响任务的运行。
yarn-client模式下，Driver启动在客户端进程内，ApplicationMaster进程只用来向YARN集群申请资源。

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