Spark的设计与运用原理

Posted 2022-03-16 深夜的猫213

Spark的设计与运用原理

一、概述

Spark最初由美国加州大学伯克利分校的AMP实验室于2009年开发，是基于内存计算的大数据并行计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。

Spark具有如下几个主要特点：

（1）运行速度快：Spark使用先进的有向无环图（DAG）执行引擎，以支持循环数据流与内存计算，基于内存的执行速度可比Hadoop MapReduce快上百倍，基于磁盘的执行速度也要快十倍。

（2）容易使用：Spark支持使用Scala、Java、Python、R语言进行编程。简介的API设计有助于用户轻松构建并行程序，并且可以通过Spark Shell进行交互式编程。

（3）通用性：Spark提供了完整而强大的技术栈，包括SQL查询、流式计算、机器学习和图算法组件，这些组件可以无缝整合到同一个应用中，足以应对复杂的计算。

（4）运行模式多样：Spark可运行于独立的集群模式中，或者运行于Haoop中，也可运行于Amazon EC2等云环境中，并且可以访问HDFS,Classdra、HBase、Hive等多种数据源。

二、Spark运行框架

1.基本概念

RDD：弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset）是分布式内存的一个抽象概念，提供了一种高度受限的共享内存模型

DAG：有向无环图（Directed Acyclic Graph）反映RDD之间的依赖关系。

Executor:运行在工作节点（Worker Node）上的一个进程，负责运行任务，并为应用程序存储数据。

应用（Application）：用户编写的Spark应用程序。

任务（Task）：运行在Executor上的工作单元。

作业（Job）：一个作业包含多个RDD及作用于相应RDD上的各种操作。

阶段（Stage）：是作业的基本调度单位，一个作业会分为多组任务，每组任务被称为“阶段”或者也被称为“任务集”。

2.架构设计

与Hadoop MapReduce计算框架相比，Spark 所采用的Executor有两个优点:一是利用多线程来执行具体的任务(Hadoop MapReduce采用的是进程模型)，减少任务的启动开销；二是Executor中有一个BlockManager存储模块，会将内存和磁盘共同作为存储设备（默认使用内存，当内存不够时，会写到磁盘）、当需要多轮迭代计算时，可以将中间结果存储到这个存储模型里，下次需要时，就可以直接读该存储模块里的数据，而不需要读写到HDFS等文件系统里，因而有效的减少了I/O开销，或者在交互式查询场景下，预先将表缓存到该存储系统上，从而提高读写IO性能。

总体而言，在Spark中，一个应用 ( Application)由一个任务控制节点( Driver)和若干个作业(Job)构成，一个作业由多个阶段( Stage)构成，一个阶段由多个任务(Task)组成。当执行一个应用时，任务控制节点Driver会向集群管理器( Cluster Manager )申请资源，启动Executor并向Executor发送应用程序代码和文件，然后在Executor上执行任务。运行结束后，执行结果会返回给任务控制节点Driver，或写到HDFS或其他数据库中。

3.Spark运行基本流程

(1)当一个Spark应用被提交时，首先需要为这个应用构建基本的运行环境，即由任务控制节点(Driver)创建一个SparkContext对象，由SparkContext负责与资源管理器( Cluster Manager)的通信以及进行资源的申请、任务的分配和监控等，SparkContext 会向资源管理器注册并申请运行Executor的资源，SparkContext可以看成是应用程序连接集群的通道。

(2)资源管理器为Eecutor分配资源，并启动Executor进程，Executor运行情况将随着“心跳“发送到资源管理器上。

(3) SparkContext根据RDD的依赖关系构建DAG图，并将DAG图提交给DAG调度器进行解析，将DAG图分解成多个“阶段”(每个阶段都是一个任务集 )，并且计算出各个阶段之间的依赖关系，然后把一个个“任务集”提交到底层的任务调度进行处理；Executor向SparkContext申请任务，任务调度器将任务分发给Executor运行，同时，SparkContext将应用程序代码发放给Executor。

（4）任务在Executor上运行，把执行结果反馈给任务调度器，然后反馈给DAG调度器，运行完毕后写入数据并释放所有资源。

三、RDD的设计与运行原理

1.RDD概述

一个RDD就是一个分布式对象集合，本质上是一个只读的分区记录集合

两种创建RDD的方法：
（1）基于稳定的物理存储。

​（2）通过在其他RDD上执行确定的转换操作（map,join,groupBy,filter等等）。

RDD提供的转换接口都是非常简单的，都是类似于map、filter、groupBy等粗粒度的数据装换操作，而不是针对某个数据项的细粒度修改。

2.RDD 的执行过程

（1）RDD读入外部数据源（或者内存中的集合)进行创建。

（2）RDD经过一系列的“转换”操作。每一次都会产生不同的RDD，供给下一个“转换”使用。

（3）最后一个RDD经“行动”操作进行处理，并输出到外部数据源（或者变成Scala集合或标量）。

当RDD在执行转换过程时，逻辑上它并没有计算，只是记录RDD之间的生成和依赖关系，即就是生成DAG图。只有当我们遇到“行动”操作时，Spark才会生成一个作业，向DAG调度器交作业，触发从起点开始的真正的计算。通过这种操作，着一系列RDD操作就可以实现通道化，避免了多次转换之间数据同步的等待，而且不用担心有过多的中间数据。

3.RDD之间的依赖关系

分为两种：宽依赖和窄依赖。他们之间的主要区别在于是否包含Shuffle操作。

（1）Shuffle操作

当我们在中转站不执行Shuffle操作时，我们可以看出来从上海到北京需要5小时，而当我们执行Shuffle操作时可以发现时间变长了（即数据要重新分发）。所以这会带来大量的磁盘I/O和网络开销。

（2）宽、窄依赖

窄依赖表现为一个父RDD的分区对应于一个子RDD分区，或多个父RDD的分区对应于一个子RDD的分区。

宽依赖则表现为存在一个父RDD的一个分区对应一个子RDD的多个分区。