认识spark

一、Spark的运行架构
Spark采用经典的主从（Master-Slave）架构。它的核心组件如下图所示，协同工作以分布式地处理大规模数据。 一个完整的Spark应用（Application）在集群上运行时，主要由以下组件构成：

1. 集群管理器（Cluster Manager） 角色： 集群的资源管理和调度者，负责在底层物理机器上分配资源。 类型： Spark支持多种集群管理器，使其非常灵活。 Standalone： Spark自带的简单集群管理器。 Apache YARN： Hadoop生态系统中的资源调度器。 Mesos： 一个通用的集群管理器。 Kubernetes： 目前最流行的容器编排系统。

2. 驱动器节点（Driver） 角色： Spark应用的“大脑”，是执行用户main方法的进程。 主要职责： 分解任务： 将用户程序转换为多个任务（Task）。 调度任务： 与Cluster Manager通信，为任务申请资源。 管理执行： 将任务分发给Executor执行，并跟踪它们的运行状态。 保存状态： 保存计算的元数据（如RDD的依赖关系链），并在任务失败时进行恢复。 收集结果： 收集各个Task的计算结果。

3. 执行器节点（Executor） 角色： 在工作节点（Worker Node）上运行的工作进程，负责执行具体的计算任务。 主要职责： 执行任务： 运行Driver分配过来的Task。 数据缓存： 将计算出的RDD分区数据缓存（Cache/Persist）在内存或磁盘中。 结果返回： 将任务执行结果返回给Driver。 每个应用都有自己的一组Executor，它们在整个应用生命周期内保持运行，实现了多线程并行计算，避免了每个任务都启动新进程的开销。

4. 任务（Task） 角色： 被发送到Executor上执行的最小工作单元。 一个Task负责计算一个RDD分区（Partition）的数据。 多个Task可以并行地在不同的Executor上运行。 运行流程简述： 用户启动一个Spark应用。 Driver程序启动，并向Cluster Manager注册并申请资源。 Cluster Manager在Worker Node上启动Executor进程。 Driver将用户代码（由一系列的RDD转换和动作构成）编译成有向无环图（DAG），然后进一步分解为任务集（TaskSet）。 Driver将Task分发给空闲的Executor。 Executor执行Task，并将中间结果或最终结果返回给Driver。 所有任务执行完毕后，Driver正常退出或返回最终结果，Cluster Manager会回收所有资源。

二、为什么RDD“自带”容错机制？
RDD的容错机制并非通过传统的数据复制（如HDFS的3副本）来实现的，而是通过其核心设计原理——血统（Lineage） 和不可变性（Immutability） 来优雅地实现的。

1. RDD的核心特性：血统（Lineage） 定义： 每个RDD不仅包含它代表的数据，还记录了它是如何从其他RDD转换（Transformation） 而来的。这个转换关系的依赖图就是血统。 转换并触发行动（Action） 这个过程中，RDD D的血统可以表示为：HDFS -> A -> B -> C -> D。Spark会精确地记录每个RDD的父RDD以及它们之间的转换函数（如map, filter）。

2. 容错机制的原理：基于血统的重计算（Recomputation） 当某个RDD的分区数据因为节点故障而丢失时，Spark的容错机制会按以下步骤工作： 检测丢失： Driver在调度任务或接收结果时，发现某个Executor失败或通信超时，从而判定该节点上的数据和计算已丢失。 定位依赖： Driver根据RDD的血统关系图，找到丢失分区对应的那个RDD，并向上追溯其父RDD。 重新计算： Spark会检查父RDD的分区数据是否可用。如果父RDD的分区数据在内存中（被缓存）或在其他节点上可用，则直接使用；否则，继续向上追溯，直到找到一个稳定的起点（例如，HDFS上的数据源，或者一个被成功缓存了的RDD）。 执行重算： 从稳定的起点开始，重新执行一系列转换操作，最终重新计算出丢失的分区数据。 继续上面的例子： 假设rddC的一个分区在某个Executor节点上计算后，该节点突然宕机，导致这个分区的数据丢失。 Spark不会去备份这个rddC的分区，而是发现rddC是由rddB通过filter转换而来。 它接着检查rddB的对应分区。如果rddB也被缓存了且可用，就直接用它来重新filter；如果没有，就继续向上找rddA。 最终，Spark发现rddA是从HDFS文件读取的，这是一个稳定的数据源。于是，它会从HDFS重新读取对应的数据块，依次执行map -> filter，最终重新生成丢失的rddC分区。

3. 为什么说这是“自带”的？ 无需额外配置： 这种容错能力是RDD数据模型固有的属性。只要你使用RDD的转换操作，血统信息就会被自动记录下来，无需开发者手动干预。 逻辑与物理分离： RDD是一个不可变的、只读的数据集合。这意味着它的血统（逻辑计算计划）是确定的，与物理数据的存储位置无关。无论物理数据在哪里、是否丢失，只要血统在，就可以按图索骥地重新生成。 高效与灵活的权衡： 高效： 在无故障发生时，避免了数据复制带来的网络和存储开销。 灵活： 对于迭代式算法（如机器学习），中间结果通常不需要永久保存，重算的代价可能低于维护副本的代价。用户也可以通过persist()或cache()方法将重要的中间RDD缓存起来，避免长血统链带来的重算开销。

总结
Spark架构： 是一个由Driver（大脑）、Executor（工人） 和Cluster Manager（资源总管） 组成的分布式计算框架，通过将任务分发到多个Executor并行执行来高效处理数据。

RDD容错： 其核心在于血统（Lineage） 机制。RDD通过记录其“身世”（如何从稳定的数据源一步步计算而来），在数据丢失时能够通过重放计算过程来恢复数据，而不是依赖昂贵的数据副本。这种设计使得Spark在提供强大容错能力的同时，保持了计算的高效性。