Spark运行架构及其特点讲解

Spark应用程序以进程集合为单位在分布式集群上运行，通过driver程序的main方法创建的SparkContext对象与集群交互。本文主要内容有Spark运行架构的流程讲解和Spark运行架构的特点分析，感兴趣的小伙伴就赶紧看下去吧！

1、Spark 运行基本流程：

（1）构建 Spark Application 的运行环境（启动 SparkContext），SparkContext 向资源管理器（可以是 Standalone、Mesos 或 YARN）注册并申请运行 Executor 资源。

（2）资源管理器分配 Executor 资源并启动 Executor，Executor 运行情况将随着心跳发送到资源管理器上。

（3）SparkContext 构建成 DAG 图，将 DAG 图分解成 Stage，并把 Taskset发送给 Task Scheduler。Executor 向 SparkContext 申请 Task，Task Scheduler 将Task 发放给 Executor 运行同时 SparkContext 将应用程序代码发放给 Executor。

（4）Task 在 Executor 上运行，运行完毕释放所有资源。

2、Spark 运行架构的特点：

（1）每个 Application 获取专属的 executor 进程，该进程在 Application 期间一直驻留，并以多线程方式运行 tasks。

（2）Spark 任务与资源管理器无关，只要能够获取 executor 进程，并能保持相互通信就可以了。

（3）提交 SparkContext 的 Client 应该靠近 Worker 节点（运行 Executor 的节点)，最好是在同一个 Rack 里，因为 Spark 程序运行过程中SparkContext 和Executor 之间有大量的信息交换；如果想在远程集群中运行，最好使用 RPC 将SparkContext 提交给集群，不要远离 Worker 运行 SparkContext。

（4）Task 采用了数据本地性和推测执行的优化机制。

以上就是Spark运行架构及其特点的讲解，大家都听明白了吗？