spark专业术语解释

最新推荐文章于 2025-05-07 14:30:23 发布

西安人走哪都要吃泡馍

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分类专栏： spark 文章标签： spark 大数据

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/data_curd/article/details/106381749

本文深入解析Spark的重要术语，包括Application/App、Driver、Cluster Manager、Worker和Executor。重点阐述RDD及其依赖，如Narrow Dependency和Shuffle Dependency，以及DAG、DAGScheduler、TaskScheduler、Job、Stage和TaskSet的概念。每个Job由DAG图表示，Action操作触发Job，Stage和Task定义了计算任务的执行流程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Application/App

	指的是用户编写的Spark应用程序/代码，包含了Driver功能代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码。
	提示：当对RDD操作代码都是运行在Executor中代码
	使用不同语言，编写代码不一样：
		Java/Scala语言：编译以后Class文件
		Python语言：脚本文件

在这里插入图片描述

Spark应用程序，由一个或多个作业JOB组成(因为代码中可能会调用多次Action)

每个Job就是RDD执行一个Action函数：没有返回值，或者返回值不是RDD

Driver

	Spark中的Driver即运行Application的Main()函数并且创建SparkContext，其中创建SparkContext的目的是为了准备Spark应用程序的运行环境。

在这里插入图片描述

在Spark中由SparkContext负责和ClusterManager通信，进行资源的申请、任务的分配和监控等;
	SparkContext向RM或Master申请资源，运行Executor进程（线程池）。
当Executor部分运行完毕后，Driver负责将SparkContext关闭。

Cluster Manager

指的是在集群上获取资源的外部服务，常用的有：
1）Standa

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