Spark

标题spark

spark是一种快速，通用，可扩展的大数据计算引擎，由scala编写。spark是基于内存计算的大数据并行计算框架，由spark core,spark Streaming,spark SQL,MLib,GraghX,独立调度器，Yarn,Mesos组成。

spark Core:实现了Spark的基本功能，包含任务调度，内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块。Spark Core 中还包含了对弹性分布式数据集(resilient distributed dataset，简称RDD)的 API 定义。
Spark SQL：是 Spark 用来操作结构化数据的程序包。
Spark Streaming：是 Spark 提供的对实时数据进行流式计算的组件。提供了用来操作数据流的 API，并且与 Spark Core 中的 RDD API 高度对应。

Spark MLlib：提供常见的机器学习(ML)功能的程序库。包括分类、回归、聚类、协同过滤等，还提供了模型评估、数据导入等额外的支持功能。

GraphX：提供一个分布式图计算框架，能高效进行图计算。
集群管理器：Spark设计为可以高效地在一个计算节点到数千个计算节点之间伸缩计 算。

spark的特点：快，易用，通用，兼容性。

spark的用途：
：数据科学家和工程师。
数据科学任务：主要是数据分析领域，数据科学家要负责分析数据并建模，具备 SQL、统计、预测建模(机器学习)等方面的经验，以及一定的使用 Python、 Matlab 或 R 语言进行编程的能力。
数据处理应用：工程师定义为使用 Spark 开发 生产环境中的数据处理应用的软件开发者，通过对接Spark的API实现对处理的处理和转换等任务。

spark的集群：
1.集群角色
主要有master和worker两个节点，Master节点主要运行集群管理器的中心化部分，Worker节点负责具体的业务运行。
2.运行模式
本地Local 集群
3.常用术语
Application：指的是用户编写的Spark应用程序，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。
Driver：驱动程序，运行上述Application的Main()函数并且创建SparkContext，SparkContext的目的是为了准备Spark应用程序的运行环境。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；当Executor部分运行完毕后，Driver负责将SparkContext关闭
Cluster Manager：资源管理器，指的是在集群上获取资源的外部服务
Executor：执行器，Application运行在Worker节点上的一个进程，该进程负责运行Task，并且负责将数据存在内存或者磁盘上，每个Application都有各自独立的一批Executor
Worker：计算节点
RDD：弹性分布式数据集
窄依赖：一对一
宽依赖：一对多
DAG：有向无环图
DAGScheduler：有向无环图调度器，基于DAG划分Stage 并以TaskSet的形式提交Stage给TaskScheduler；负责将job拆分成不同stage的具有依赖关系的多批任务；最重要的任务之一就是：计算作业和任务的依赖关系，制定调度逻辑。
TaskScheduler：任务调度器，将Taskset提交给worker（集群）运行并回报结果；负责每个具体任务的实际物理调度。
Job：作业，由一个或多个调度阶段所组成的一次计算作业；包含多个Task组成的并行计算，往往由Spark Action催生，一个JOB包含多个RDD及作用于相应RDD上的各种Operation
Stage：调度阶段，一个任务集对应的调度阶段；每个Job会被拆分很多组Task，每组任务被称为Stage，也可称TaskSet，一个作业分为多个阶段；Stage分成两种类型ShuffleMapStage、ResultStage。
TaskSet：任务集
Task：任务，被送到某个Executor上的工作任务；一个分区数据集上的执行函数。

Spark的RPC
由RPCEnv(包含多个RpcEndpoint),RpcEndpointRef，RpcAddress组成
RpcEnv为RpcEndpoint提供处理消息的环境。RpcEnv负责RpcEndpoint整个生命周期的管理，包括：注册endpoint，endpoint之间消息的路由，以及停止endpoint。

RpcEndpoint表示一个个需要通信的个体（如master，worker，driver），主要根据接收的消息来进行对应的处理。一个RpcEndpoint经历的过程依次是：构建->onStart→receive→onStop。其中onStart在接收任务消息前调用，receive和receiveAndReply分别用来接收另一个RpcEndpoint（也可以是本身）send和ask过来的消息。

RpcEndpointRef是对远程RpcEndpoint的一个引用。当我们需要向一个具体的RpcEndpoint发送消息时，一般我们需要获取到该RpcEndpoint的引用，然后通过该应用发送消息。

RpcAddress表示远程的RpcEndpointRef的地址。

Spark任务运行机制：
(1)客户端启动后直接运行用户程序，启动Driver相关的工作：DAGScheduler和BlockManagerMaster等。
(2)客户端的Driver向Master注册。
(3)Master还会让Worker启动Exeuctor。Worker创建一个ExecutorRunner线程，ExecutorRunner会启动ExecutorBackend进程。
(4)ExecutorBackend启动后会向Driver的SchedulerBackend注册。Driver的DAGScheduler解析作业并生成相应的Stage，每个Stage包含的Task通过TaskScheduler分配给Executor执行。
(5)所有stage都完成后作业结束。