Spark源码学习1
转自：http://www.cnblogs.com/hseagle/p/3664933.html
一、基本概念(Basic Concepts)
RDD - resillient distributed dataset 弹性分布式数据集
Operation - 作用于RDD的各种操作分为transformation和action
Job - 作业，一个JOB包含多个RDD及作用于相应RDD上的各种operation
Stage - 一个作业分为多个阶段
Partition - 数据分区， 一个RDD中的数据可以分成多个不同的区
DAG - Directed Acycle graph, 有向无环图，反应RDD之间的依赖关系
Narrow dependency - 窄依赖，子RDD依赖于父RDD中固定的data partition
Wide Dependency - 宽依赖，子RDD对父RDD中的所有data partition都有依赖
Caching Managenment -- 缓存管理，对RDD的中间计算结果进行缓存管理以加快整体的处理速度
二、编程模型(Programming Model)
RDD是只读的数据分区集合，注意是数据集，作用于RDD上的Operation分为transformantion和action。 经Transformation处理之后，数据集中的内容会发生更改，由数据集A转换成为数据集B；而经Action处理之后，数据集中的内容会被归约为一个具体的数值，只有当RDD上有action时，该RDD及其父RDD上的所有operation才会被提交到cluster中真正的被执行。从代码到动态运行，涉及到的组件如下图所示。
演示代码
1 val sc = new SparkContext("Spark://...", "MyJob", home, jars) 2 val file = sc.textFile("hdfs://...") 3 val errors = file.filter(_.contains("ERROR")) 4 errors.cache() 5 errors.count()
三、运行态(Runtime view)
不管什么样的静态模型，其在动态运行的时候无外乎由进程，线程组成。用Spark的术语来说，static view称为dataset view，而dynamic view称为parition view. 关系如图所示
在Spark中的task可以对应于线程，worker是一个个的进程，worker由driver来进行管理。那么问题来了，这一个个的task是如何从RDD演变过来的呢？下节将详细回答这个问题。
四、部署(Deployment view)
当有Action作用于某RDD时，该action会作为一个job被提交。在提交的过程中，DAGScheduler模块介入运算，计算RDD之间的依赖关系。RDD之间的依赖关系就形成了DAG。每一个JOB被分为多个stage，划分stage的一个主要依据是当前计算因子的输入是否是确定的，如果是则将其分在同一个stage，避免多个stage之间的消息传递开销。当stage被提交之后，由taskscheduler来根据stage来计算所需要的task，并将task提交到对应的worker.Spark支持以下几种部署模式1)standalone 2)Mesos 3) yarn. 这些部署模式将作为taskscheduler的初始化入参。
五、RDD接口(RDD Interface)
RDD由以下几个主要部分组成
- partitions -- partition集合，一个RDD中有多少data partition
- dependencies -- RDD依赖关系
- compute(parition) -- 对于给定的数据集，需要作哪些计算
- preferredLocations -- 对于data partition的位置偏好
- partitioner -- 对于计算出来的数据结果如何分发
六、缓存机制(caching)
RDD的中间计算结果可以被缓存起来，缓存先选Memory,如果Memory不够的话，将会被写入到磁盘中，根据LRU(last-recent update)来决定哪先内容继续保存在内存，哪些保存到磁盘。
七、容错性(Fault-tolerant)
从最初始的RDD到衍生出来的最后一个RDD，中间要经过一系列的处理。那么如何处理中间环节出现错误的场景呢？Spark提供的解决方案是只对失效的data partition进行事件重演，而无须对整个数据全集进行事件重演，这样可以大大加快场景恢复的开销。RDD又是如何知道自己的data partition的number该是多少？如果是hdfs文件，那么hdfs文件的block将会成为一个重要的计算依据。
八、集群管理(cluster management)
task运行在cluster之上，除了spark自身提供的standalone部署模式之外，spark还内在支持yarn和mesos.Yarn来负责计算资源的调度和监控，根据监控结果来重启失效的task或者是重新distributed task一旦有新的node加入cluster的话。
