spark学习笔记（一）基础
参考链接
https://www.jianshu.com/p/3aa52ee3a802
https://www.cnblogs.com/Mayny/p/9330436.html
https://www.cnblogs.com/tgzhu/p/5818374.html
计算框架
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相当于是计算节点，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。
- Driver：运行Application的main()函数并创建SparkContext。
- SparkContext：整个应用的上下文，控制应用的生命周期。
- Cluster Manager：指的是在集群上获取资源的外部服务。目前有三种类型：
1、Standalon : spark原生的资源管理，由Master负责资源的分配
2、Apache Mesos:与hadoop MR兼容性良好的一种资源调度框架
3、Hadoop Yarn: 主要是指Yarn中的ResourceManager - Worker：从节点，负责控制计算节点，启动Executor或者Driver。在YARN模式中为NodeManager，负责计算节点的控制。
- 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Executor。
- Task：被分配到某个Executor上的工作单元，但hadoopMR中的MapTask和ReduceTask概念一样，是运行Application的基本单位，多个Task组成一个Stage，而Task的调度和管理等是由TaskScheduler负责。
运行流程
- 构建Spark Application的运行环境，启动SparkContext
- SparkContext向资源管理器（可以是Standalone，Mesos，Yarn）申请运行Executor资源，并启动StandaloneExecutorbackend，
- Executor向SparkContext申请Task
- SparkContext将应用程序分发给Executor
- SparkContext构建成DAG图，将DAG图分解成Stage、将Taskset发送给Task Scheduler，最后由Task Scheduler将Task发送给Executor运行
- Task在Executor上运行，运行完释放所有资源。
任务划分过程
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Job: 包含多个Task组成的并行计算，往往由Spark Action触发生成，一个Application中往往会产生多个Job。
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Stage: 每个Job会被拆分成多组Task， 作为一个TaskSet， 其名称为Stage，Stage的划分和调度是有DAGScheduler来负责的，Stage有非最终的Stage（Shuffle Map Stage）和最终的Stage（Result Stage）两种，Stage的边界就是发生shuffle的地方。
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DAG： DAGScheduler根据Job构建基于Stage的DAG（Directed Acyclic Graph有向无环图，各个RDD之间存在着依赖关系，这些依赖关系形成该Job的有向无环图DAG)
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DAGScheduler：通过RDD之间的依赖的关系找出划分Stage开销最小的调度方法。简单来说，从后往前回溯，遇到窄依赖加入本stage，遇见宽依赖进行Stage切分（当遇到宽依赖时因需要进行shuffle操作，这涉及到了不同Partition之间进行数据合并，故以此为界划分不同的Stage）。完成了Stage的划分。随后DAGScheduler基于每个Stage生成TaskSet,并将TaskSet提交给TaskScheduler。TaskScheduler 负责具体的task调度,在Worker节点（交给work节点上的Executor）上启动task。划分stage如下图
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TaskSedulter: 将TaskSET提交给worker运行，每个Executor运行什么Task就是在此处分配的. TaskScheduler维护所有TaskSet，当Executor向Driver发生心跳时，TaskScheduler会根据资源剩余情况分配相应的Task。另外TaskScheduler还维护着所有Task的运行标签，重试失败的Task。
在不同运行模式中任务调度器具体为： -
Spark on Standalone模式为TaskScheduler
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YARN-Client模式为YarnClientClusterScheduler
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YARN-Cluster模式为YarnClusterScheduler
下图展示了TaskScheduler的作用 -
Job-Stage-Task之间的关系
- 一个Spark程序可以被划分为一个或多个Job，划分的依据是RDD的Action算子，每遇到一个RDD的Action操作就生成一个新的Job。
- 每个spark Job在具体执行过程中因为shuffle的存在，需要将其划分为一个或多个可以并行计算的stage，划分的依据是RDD间的依赖关系。
- 每个stage中可能存在多个Task，这些Task执行相同的程序逻辑，只是它们操作的数据不同。一般RDD的一个Partition对应一个Task,Task可以分为ResultTask和ShuffleMapTask。
Job-Stage-Task之间的关系如下图所示