Spark各个组件的概念，Driver进程

spark应用涉及的一些基本概念：

1.mater:主要是控制、管理和监督整个spark集群

2.client：客户端，将用应用程序提交，记录着要业务运行逻辑和master通讯。

3.sparkContext：spark应用程序的入口，负责调度各个运算资源，协调各个work node上的Executor。主要是一些记录信息，记录谁运行的，运行的情况如何等。这也是为什么编程的时候必须要创建一个sparkContext的原因了。

4.Driver Program：每个应用的主要管理者，每个应用的老大，有人可能问不是有master么怎么还来一个？因为master是集群的老大，每个应用都归老大管，那老大疯了。因此driver负责具体事务运行并跟踪，运行Application的main()函数并创建sparkContext。

5.RDD：spark的核心数据结构，可以通过一系列算子进行操作，当Rdd遇到Action算子时，将之前的所有的算子形成一个有向无环图(DAG)。再在spark中转化成为job，提交到集群执行。一个app可以包含多个job

6.worker Node:集群的工作节点，可以运行Application代码的节点，接收mater的命令并且领取运行任务，同时汇报执行的进度和结果给master，节点上运行一个或者多个Executor进程。

7.exector：为application运行在workerNode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都会申请各自的Executor来处理任务。

spark应用(Application)执行过程中各个组件的概念：

1.Task(任务)：RDD中的一个分区对应一个task，task是单个分区上最小的处理流程单元。

2.TaskSet(任务集)：一组关联的，但相互之间没有Shuffle依赖关系的Task集合。

3.Stage(调度阶段)：一个taskSet对应的调度阶段，每个job会根据RDD的宽依赖关系被切分很多Stage，每个stage都包含一个TaskSet。

4.job(作业)：由Action算子触发生成的由一个或者多个stage组成的计算作业。

5.application：用户编写的spark应用程序，由一个或者多个job组成，提交到spark之后，spark为application分派资源，将程序转换并执行。

6.DAGScheduler：根据job构建基于stage的DAG，并提交stage给TaskScheduler。

7.TaskScheduler:将Taskset提交给Worker Node集群运行并返回结果。

spark基本概念之间的关系

一个Application可以由一个或者多个job组成，一个job可以由一个或者多个stage组成，其中stage是根据宽窄依赖进行划分的，一个stage由一个taskset组成，一个TaskSET可以由一个到多个task组成。

spark使用driver进程负责应用的解析，切分Stage并且调度task到Executor执行,包含DAGscheduler等重要对象。Driver进程的运行地点有如下两种：

1.driver进程运行在client端，对应用进行管理监控。

2.Master节点指定某个Worker节点启动Driver进程，负责监控整个应用的执行。

driver运行在client

用户启动Client端，在client端启动Driver进程。在Driver中启动或实例化DAGScheduler等组件。

1.driver在client启动，做好准备工作，计划好任务的策略和方式（DAGScheduler)后向Master注册并申请运行Executor资源。

2.Worker向Master注册，Master通过指令让worker启动Executor。

3.worker收到指令后创建ExecutorRunner线程，进而ExecutorRunner线程启动executorBackend进程。

4.ExecutorBackend启动后，向client端driver进程内的SchedulerBackend注册,这样dirver进程就可以发现计算资源了。

5.Driver的DAGScheduler解析应用中的RDD DAG并生成相应的Stage，每个Stage包含的TaskSet通过TaskScheduler分配给Executor，在Exectutor内部启动线程池并行化执行Task，同事driver会密切注视，如果发现哪个execuctor执行效率低，会分配其他exeuctor顶替执行，观察谁的效率更高（推测执行）。

6.计划中的所有stage被执行完了之后，各个worker汇报给driver，同事释放资源，driver确定都做完了，就向master汇报。同时driver在client上，应用的执行进度clinet也知道了。

Driver运行在Worker节点

用户启动客户端，客户端提交应用程序给Master

1.Master调度应用，指定一个worker节点启动driver，即Scheduler-Backend。

2.worker接收到Master命令后创建driverRunner线程，在DriverRunner线程内创建SchedulerBackend进程，Dirver充当整个作业的主控进程。

3.Master指定其他Worker节点启动Exeuctor，此处流程和上面相似，worker创建ExecutorRunner线程，启动ExecutorBackend进程。

4.ExecutorBackend启动后，向client端driver进程内的SchedulerBackend注册,这样dirver进程就可以发现计算资源了。

6.计划中的所有stage被执行完了之后，各个worker汇报给driver，同事释放资源，driver确定都做完了，就向master汇报。客户也会跳过master直接和drive通讯了解任务的执行进度。

spark的四种分布式运行模式

如图所示，上方为spark的架构图，spark的组件可以分为四个部分，driver、cluster Manager、worker和executor
根据clusterManager的不同，spark可以分成四种不同的运行模式，standalone、local cluster、spark on yarn 和spark on mesos

standalone模式：

standalone模式既独立模式，自带完整服务，可单独部署到一个集群中，无需依赖其他任何资源管理系统，只支持FIFO调度器。从一定程度上说，它是spark on yarn 和spark on mesos 的基础。在standalone模式中，没有AM和NM的概念，也没有RM的概念，用户节点直接与master打交道，由driver负责向master申请资源，并由driver进行资源的分配和调度等等。

localCluster模式：

standalone模式的单机版，master和worker分别运行在一台机器的不同进程上

spark on Yarn模式：

这是一种很有前景的部署模式。但限于YARN自身的发展，目前仅支持粗粒度模式（Coarse-grained Mode）。这是由于YARN上的Container资源是不可以动态伸缩的，一旦Container启动之后，可使用的资源不能再发生变化，不过这个已经在YARN计划中了。 spark on yarn 的支持两种模式：

(1) yarn-cluster：适用于生产环境；(2) yarn-client：适用于交互、调试，希望立即看到app的输出

yarn-cluster和yarn-client的区别在于yarn appMaster，每个yarn app实例有一个appMaster进程，是为app启动的第一个container；负责从ResourceManager请求资源，获取到资源后，告诉NodeManager为其启动container。yarn-cluster和yarn-client模式内部实现还是有很大的区别。如果你需要用于生产环境，那么请选择yarn-cluster；而如果你仅仅是Debug程序，可以选择yarn-client。

spark on mesos模式：

这是很多公司采用的模式，官方推荐这种模式（当然，原因之一是血缘关系）。正是由于Spark开发之初就考虑到支持Mesos，因此，目前而言，Spark运行在Mesos上会比运行在YARN上更加灵活，更加自然。目前在Spark On Mesos环境中，用户可选择两种调度模式之一运行自己的应用程序（可参考Andrew Xia的“Mesos Scheduling Mode on Spark”）：

粗粒度模式（Coarse-grained Mode）：每个应用程序的运行环境由一个Dirver和若干个Executor组成，其中，每个Executor占用若干资源，内部可运行多个Task（对应多少个“slot”）。应用程序的各个任务正式运行之前，需要将运行环境中的资源全部申请好，且运行过程中要一直占用这些资源，即使不用，最后程序运行结束后，回收这些资源。举个例子，比如你提交应用程序时，指定使用5个executor运行你的应用程序，每个executor占用5GB内存和5个CPU，每个executor内部设置了5个slot，则Mesos需要先为executor分配资源并启动它们，之后开始调度任务。另外，在程序运行过程中，mesos的master和slave并不知道executor内部各个task的运行情况，executor直接将任务状态通过内部的通信机制汇报给Driver，从一定程度上可以认为，每个应用程序利用mesos搭建了一个虚拟集群自己使用。
细粒度模式（Fine-grained Mode）：鉴于粗粒度模式会造成大量资源浪费，Spark On Mesos还提供了另外一种调度模式：细粒度模式，这种模式类似于现在的云计算，思想是按需分配。与粗粒度模式一样，应用程序启动时，先会启动executor，但每个executor占用资源仅仅是自己运行所需的资源，不需要考虑将来要运行的任务，之后，mesos会为每个executor动态分配资源，每分配一些，便可以运行一个新任务，单个Task运行完之后可以马上释放对应的资源。每个Task会汇报状态给Mesos slave和Mesos Master，便于更加细粒度管理和容错，这种调度模式类似于MapReduce调度模式，每个Task完全独立，优点是便于资源控制和隔离，但缺点也很明显，短作业运行延迟大。

关于driver

首先不知道这个main函数指的是什么，是像C语言中的main函数一样吗，其次看到那句create context让我想到的是源码中有一段代码在某个场合创建了一个driver然后在driver里面创建的context，但看了两天的代码以后，发并没有找到。思考了很久以后才明白driver是什么意思：

用户提交的应用程序代码在spark中运行起来就是一个driver，用户提交的程序运行起来就是一个driver，他是一个一段特殊的excutor进程，这个进程除了一般excutor都具有的运行环境外，这个进程里面运行着DAGscheduler Tasksheduler Schedulerbackedn等组件。

这段计算π值的程序代码在spark上运行起来就是一个driver，可以看到这段程序里有个main函数，它是整个应用程序的开始，也可以看到在这段代码中创建了context，这样与官网给的解释就完全对上了。

Q：一个应用程序是如何与一个driver一一对应的呢，在worker.scala中我们找到了创建driver的代码，一步步往上追溯就能发现一个Driver如何与一个应用程序一一对应起来的

（二）driver做什么

运行应用程序的main函数

创建spark的上下文
划分RDD并生成有向无环图（DAGScheduler）
与spark中的其他组进行协调，协调资源等等（SchedulerBackend）
生成并发送task到executor（taskScheduler）

(三)driver运行在哪里（在这里只讨论yarn模式）

官网上说：There are two deploy modes that can be used to launch Spark application on Yarn.In cluster mode,the Spark driver run inside an application master process.And in the client mode,the driver runs in the client process.

yarn-cluster模式下，client将用户程序提交到到spark集群中就与spark集群断开联系了，此时client将不会发挥其他任何作用，仅仅负责提交。在此模式下。AM和driver是同一个东西，但官网上给的是driver运行在AM里，可以理解为AM包括了driver的功能就像Driver运行在AM里一样，此时的AM既能够向AM申请资源并进行分配，又能完成driver划分RDD提交task等工作

yarn-client模式下

yarn-client模式下，Driver运行在客户端上，先有driver再用AM，此时driver负责RDD生成、task生成和分发，向AM申请资源等 ,AM负责向RM申请资源，其他的都由driver来完成

总结

用户提交的程序运行起来就是一个driver，他是一个一段特殊的excutor进程，这个进程除了一般excutor都具有的运行环境外，这个进程里面运行着DAGscheduler Tasksheduler Schedulerbackedn等组件

yarn-Cluster模式下driver运行在AM里，这个AM既完成划分RDD生成有向无环图提交task等任务也负责管理与这个application运行有关的executor

yarn-Client模式下由AM负责管理excutor其余的由driver完成