Spark的前世今生

Spark产生背景

➢ 计算处理框架种类多，选型复杂

批处理：MapReduce、Hive、Pig

流式计算：Storm

交互式计算：Impala、Presto

机器学习算法：Mahout

➢ 希望能够简化技术选型，在一个统一的框架下，能够完成批处理、流式计算、交互式计算、机器学习算法等

 

Spark简介

➢ 由加州大学伯克利分校的AMP实验室开源

➢ 大规模分布式通用计算引擎

➢ 具有高吞吐、低延时、通用易扩展、高容错等特点

➢ 使用Scala语言开发，提供了丰富的开发API，支持Scala、Java、Python、R开发语言

➢ Spark提供多种运行模式

　　　　　　 

 

Spark特点

➢ 计算高效

         • 使用内存计算引擎，提供Cache缓存机制支持迭代计算或多次数据共享

，减少数据读取的IO开销

• DAG引擎，减少多次计算之间中间结果写到HDFS的开销，使用多线程池模型来减少task启动开销，shuffle过程中避免不必要的sort操作以及减少磁盘IO操作

➢ 通用易用

         • 提供了丰富的开发API，支持Scala、Java、Python、R开发语言

         • 集成批处理、流处理、交互式计算、机器学习算法、图计算

➢ 运行模式多样

         • Local、Standalone、Yarn、Mesos

 

 

Spark核心概念-RDD

➢ RDD：Resilient Distributed Datasets弹性分布式数据集

• Spark基于RDD进行计算

• 分布在集群中的只读对象集合（由多个Partition构成）

• 可以存储在磁盘或内存中

• 可以通过并行转换操作构造

• 失效后自动重构

 

RDD操作（Operator）

➢ Transformation

• 将Scala集合或者Hadoop数据集构造一个新的RDD

• 通过已有的RDD产生新的RDD

• 只记录转换关系，不触发计算

• 如：map、filter等

➢ Action

• 通过RDD计算得到一个或者一组值

• 真正触发执行

• 如：count、collect、saveAsTextFile

　　　　　　　　　　 

Transformation与Action对比

➢ 接口定义方式不同

• Transformation：RDD[X] -> RDD[Y]

• Action：RDD[X] -> Z

➢ 执行计算方式不同

• Transformation采用惰性执行方式，只记录RDD转化关系，不会触发真正计算执行

• Action真正触发计算执行

 

RDD Dependency依赖

Narrow Dependency窄依赖

• 父RDD中的分区最多只能被一个子RDD的一个分区使用

• 子RDD如果只有部分分区数据丢失或者损坏只需要从对应的父RDD重新计算恢复

Shuffle Dependency宽依赖

• 子RDD分区依赖父RDD所有分区

• 子RDD如果部分分区或者全部分区，数据丢失或者损坏需要从所有父RDD重新计算，相对窄依赖付出的代价更高，尽量避免宽依赖的使用

 

RDD Cache缓存

➢ Spark允许将RDD缓存到内存或磁盘上，方便重用，提高性能

➢ Spark提供了多种缓存级别

➢ 用户可以根据实际需求进行调整

         val rdd = sc.textFile(inputArg)

rdd.cache()//实际上是调用了rdd.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)

//data.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK)

 

Spark程序架构

         ➢ Driver：一个Spark程序有一个Driver，一个Driver创建一个Spark Context，程序的main函数运行在Driver中。Driver主要负责Spark程序的解析、划分Stage，调度Task到Executor上执行

➢ SparkContext：加载配置信息，初始化Spark程序运行环境，创建内部的DAGScheduler和TaskScheduler

➢ Executor：负责执行Driver分发的Task任务，集群中一个节点可以启动多个Executor，每个一个Executor通过多线程运行多个Task任务

➢ Task：Spark运行的基本单位，一个Task负责处理RDD一个分区的计算逻辑

 

Spark运行模式

➢ Local本地模式

• 单机运行，通常用于测试

➢ Standalone独立模式

         • Spark集群单独运行

➢ Yarn/Mesos

• 运行在其他资源管理系统上，如Yarn、Mesos

Spark Local模式

➢ Local本地模式

• 将Spark应用以多线程方式，直接运行在本地，方便调试

➢ 本地模式分类

• local：只启动一个线程运行executor

• local[n]：启动n个线程运行executor

• local[*]：启动跟cpu数目相同的executor

➢ Spark集群独立部署

 

YARN程序运行流程

　　　　　　　　　　　　　　　　　　 

Spark YARN模式

➢ yarn-cluster

 

 

➢ yarn-client

 

 

Spark内部执行流程

 

生成逻辑查询计划

 

 

生成物理查询计划

 

 

任务调度与执行

 

Spark调度模块

➢ DAG：Directed Acyclic Graph有向无环图

➢ DAGScheduler

根据计算任务的依赖关系建立DAG

根据依赖关系是否是宽依赖，将DAG划分为不同的Stage阶段

将各个Stage中的Task组成的TaskSet提交到TaskScheduler

➢ TaskScheduler

负责Application的Job调度

重新提交执行失败的Task

为执行速度慢的Task启动备份任务

 

Spark任务类型和Job划分

➢ Spark中task类型

• ShuffleMapTask：除了最后一个输出Task，其他Task类型都是ShuffleMapTask

• ResultTask：只有最后一个阶段输出的Task是ResultTask

➢ Appication中调用一次Action就会生成一个Job