Spark角色在StandAlone中的分布

Spark角色在StandAlone中的分布

在StandAlone中Driver Program，相当于AppMaster，整个应用管理者，负责应用中所有Job的调度执行; 运行JVM Process，运行程序的MAIN函数，必须创建SparkContext上下文对象;一个SparkApplication仅有一个;

第二、Executors 相当于一个线程池，运行JVM Process，其中有很多线程，每个线程运行一个Task任务，一个Task任务运行需要1 Core CPU，所有可以认为Executor中线程数就等于CPU Core核数; 一个Spark Application可以有多个，可以设置个数和资源信息。

用户程序从最开始的提交到最终的计算执行，需要经历以下几个阶段：
1) 用户程序创建SparkContext 时，新创建的SparkContext 实例会连接到ClusterManager。Cluster Manager 会根据用户提交时设置的CPU 和内存等信息为本次提交分配计算资源，启动Executor。

2) Driver会将用户程序划分为不同的执行阶段Stage，每个执行阶段Stage由一组完全相同Task组成，这些Task分别作用于待处理数据的不同分区。在阶段划分完成和Task创建后，Driver会向Executor发送Task;

3) Executor在接收到Task后，会下载Task的运行时依赖，在准备好Task的执行环境后，会开始执行Task，并且将Task的运行状态汇报给Driver;

4) Driver会根据收到的Task的运行状态来处理不同的状态更新。Task分为两种：一种是Shuffle Map Task，它实现数据的重新洗牌，洗牌的结果保存到Executor 所在节点的文件系统中;另外一种是Result Task，它负责生成结果数据;

5) Driver 会不断地调用Task，将Task发送到Executor执行，在所有的Task 都正确执行或者超过执行次数的限制仍然没有执行成功时停止;

Spark程序运行层次结构

监控页面,有4040,有8080,有18080,它们有何区别?

4040: 是一个运行的Application在运行的过程中临时绑定的端口,用以查看当前任务的状态.4040被占用会顺延到4041.4042等。

8080: 默认是StandAlone下, Master角色(进程)的WEB端口,用以查看当前Master(集群)的状态 18080: 默认是历史服务器的端口, 由于每个程序运行完成后,4040端口就被注销了. 在以后想回看某个程序的运行状态就可以通过历史。

服务器查看,历史服务器长期稳定运行,可供随时查看被记录的程序的运行过程。

运行起来一个Spark Application, 然后打开其4040端口,并查看： /export/server/spark/bin/spark-shell --master spark://node1.itcast.cn:7077

在node1运行pyspark-shell，WEB UI监控页面地址：http://node1:4040

可以发现在一个Spark Application中，包含多个Job，每个Job有多个Stage组成，每个Job执行按照DAG图进行的。

Spark Application程序运行时三个核心概念：Job、Stage、Task，说明如下：

Job：由多个Task 的并行计算部分，一般Spark 中的 action 操作(如save、collect，后面进一步说明)，会生成一个Job。

Stage：Job 的组成单位，一个Job 会切分成多个Stage，Stage 彼此之间相互依赖顺序执行，而每个Stage 是多个Task 的集合，类似map 和reduce stage。

Task：被分配到各个Executor 的单位工作内容，它是 Spark 中的最小执行单位，一般来说有多少个Paritition。

(物理层面的概念，即分支可以理解为将数据划分成不同部分并行处理)，就会有多少个Task，每个Task 只会处理单一分支上的数据。

一个Spark程序会被分成多个子任务(Job)运行, 每一个Job会分成多个State(阶段)来运行, 每一个State内会分出来多个Task(线程)来执行具体任务。

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