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本节课课堂总结

news 来源：原创 2025/9/18 16:29:06

课堂总结：

Spark运行架构：

运行架构：

Spark 框架的核心是一个计算引擎，整体来说，它采用了标准 master-slave 的结构。

如下图所示，它展示了一个 Spark 执行时的基本结构。图形中的 Driver 表示 master，负责管理整个集群中的作业任务调度。图形中的 Executor 则是 slave，负责实际执行任务。

核心组件：

由上图可以看出，对于 Spark 框架有两个核心组件：

Driver

Spark 驱动器节点，用于执行 Spark 任务中的 main 方法，负责实际代码的执行工作。

Driver 在 Spark 作业执行时主要负责：

➢ 将用户程序转化为作业（job）

➢ 在 Executor 之间调度任务(task)

➢ 跟踪 Executor 的执行情况

➢ 通过 UI 展示查询运行情况

实际上，我们无法准确地描述 Driver 的定义，因为在整个的编程过程中没有看到任何有关Driver 的字眼。所以简单理解，所谓的 Driver 就是驱使整个应用运行起来的程序，也称之为Driver 类。

Executor：

Spark Executor 是集群中工作节点（Worker）中的一个 JVM 进程，负责在 Spark 作业中运行具体任务（Task），任务彼此之间相互独立。Spark 应用启动时，Executor 节点被同时启动，并且始终伴随着整个 Spark 应用的生命周期而存在。如果有 Executor 节点发生了故障或崩溃，Spark 应用也可以继续执行，会将出错节点上的任务调度到其他 Executor 节点上继续运行。

Executor 有两个核心功能：

➢ 负责运行组成 Spark 应用的任务，并将结果返回给驱动器进程

➢ 它们通过自身的块管理器（Block Manager）为用户程序中要求缓存的 RDD 提供内存式存储。RDD 是直接缓存在 Executor 进程内的，因此任务可以在运行时充分利用缓存数据加速运算。

Master & Worker：

Spark 集群的独立部署环境中，不需要依赖其他的资源调度框架，自身就实现了资源调度的功能，所以环境中还有其他两个核心组件：Master 和 Worker，这里的 Master 是一个进程，主要负责资源的调度和分配，并进行集群的监控等职责，类似于 Yarn 环境中的 RM, 而Worker 呢，也是进程，一个 Worker 运行在集群中的一台服务器上，由 Master 分配资源对数据进行并行的处理和计算，类似于 Yarn 环境中 NM。

ApplicationMaster

Hadoop 用户向 YARN 集群提交应用程序时,提交程序中应该包含 ApplicationMaster，用于向资源调度器申请执行任务的资源容器 Container，运行用户自己的程序任务 job，监控整个任务的执行，跟踪整个任务的状态，处理任务失败等异常情况。

说的简单点就是，ResourceManager（资源）和 Driver（计算）之间的解耦合靠的就是ApplicationMaster。

核心概念：

Executor 与 Core

Spark Executor 是集群中运行在工作节点（Worker）中的一个 JVM 进程，是整个集群中的专门用于计算的节点。在提交应用中，可以提供参数指定计算节点的个数，以及对应的资源。这里的资源一般指的是工作节点 Executor 的内存大小和使用的虚拟 CPU 核（Core）数量。

并行度（Parallelism）

在分布式计算框架中一般都是多个任务同时执行，由于任务分布在不同的计算节点进行计算，所以能够真正地实现多任务并行执行，记住，这里是并行，而不是并发。这里我们将整个集群并行执行任务的数量称之为并行度。那么一个作业到底并行度是多少呢？这个取决于框架的默认配置。应用程序也可以在运行过程中动态修改。

提交流程：

所谓的提交流程，其实就是开发人员根据需求写的应用程序通过 Spark 客户端提交给 Spark 运行环境执行计算的流程。在不同的部署环境中，这个提交过程基本相同，但是又有细微的区别，这里不进行详细的比较，但是因为国内工作中，将 Spark 引用部署到Yarn 环境中会更多一些，所以这里提到的提交流程是基于 Yarn 环境的。

Spark 应用程序提交到 Yarn 环境中执行的时候，一般会有两种部署执行的方式：Client和 Cluster。两种模式主要区别在于：Driver 程序的运行节点位置。

Yarn Client 模式：

Client 模式将用于监控和调度的 Driver 模块在客户端执行，而不是在 Yarn 中，所以一般用于测试。

➢ Driver 在任务提交的本地机器上运行

➢ Driver 启动后会和 ResourceManager 通讯申请启动 ApplicationMaster

➢ ResourceManager 分配 container，在合适的 NodeManager 上启动 ApplicationMaster，负责向 ResourceManager 申请 Executor 内存

➢ ResourceManager 接到 ApplicationMaster 的资源申请后会分配 container，然后ApplicationMaster 在资源分配指定的 NodeManager 上启动 Executor 进程

➢ Executor 进程启动后会向 Driver 反向注册，Executor 全部注册完成后 Driver 开始执行main 函数

➢ 之后执行到 Action 算子时，触发一个 Job，并根据宽依赖开始划分 stage，每个 stage 生成对应的 TaskSet，之后将 task 分发到各个 Executor 上执行。

Yarn Cluster 模式

Cluster 模式将用于监控和调度的 Driver 模块启动在 Yarn 集群资源中执行。一般应用于实际生产环境。

➢ 在 YARN Cluster 模式下，任务提交后会和 ResourceManager 通讯申请启动ApplicationMaster。

➢ 随后 ResourceManager 分配 container，在合适的 NodeManager 上启动 ApplicationMaster，此时的 ApplicationMaster 就是 Driver。

➢ Driver 启动后向 ResourceManager 申请 Executor 内存，ResourceManager 接到ApplicationMaster 的资源申请后会分配 container，然后在合适的 NodeManager 上启动Executor 进程。

➢ Executor 进程启动后会向 Driver 反向注册，Executor 全部注册完成后 Driver 开始执行main 函数。

➢ 之后执行到 Action 算子时，触发一个 Job，并根据宽依赖开始划分 stage，每个 stage 生成对应的 TaskSet，之后将 task 分发到各个 Executor 上执行。

RDD相关概念：

Spark 计算框架为了能够进行高并发和高吞吐的数据处理，封装了三大数据结构，用于处理不同的应用场景。三大数据结构分别是：

➢ RDD : 弹性分布式数据集

➢ 累加器：分布式共享只写变量

➢ 广播变量：分布式共享只读变量

RDD：

RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是 Spark 中最基本的数据处理模型。代码中是一个抽象类，它代表一个弹性的、不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。

➢ 弹性

存储的弹性：内存与磁盘的自动切换；

容错的弹性：数据丢失可以自动恢复；

计算的弹性：计算出错重试机制；

分片的弹性：可根据需要重新分片。

➢ 分布式：数据存储在大数据集群不同节点上

➢ 数据集：RDD 封装了计算逻辑，并不保存数据

➢ 数据抽象：RDD 是一个抽象类，需要子类具体实现

➢ 不可变：RDD 封装了计算逻辑，是不可以改变的，想要改变，只能产生新的 RDD，在新的 RDD 里面封装计算逻辑

➢ 可分区、并行计算

核心属性：

分区列表

RDD 数据结构中存在分区列表，用于执行任务时并行计算，是实现分布式计算的重要属性。

➢ 分区计算函数

Spark 在计算时，是使用分区函数对每一个分区进行计算。

➢ RDD 之间的依赖关系

RDD 是计算模型的封装，当需求中需要将多个计算模型进行组合时，就需要将多个 RDD 建立依赖关系。

➢ 分区器（可选）

当数据为 K-V 类型数据时，可以通过设定分区器自定义数据的分区。

➢ 首选位置（可选）

计算数据时，可以根据计算节点的状态选择不同的节点位置进行计算。

执行原理：

从计算的角度来讲，数据处理过程中需要计算资源（内存 & CPU）和计算模型（逻辑）。执行时，需要将计算资源和计算模型进行协调和整合。

Spark 框架在执行时，先申请资源，然后将应用程序的数据处理逻辑分解成一个一个的计算任务。然后将任务发到已经分配资源的计算节点上, 按照指定的计算模型进行数据计算。最后得到计算结果。

RDD 序列化：

1) 闭包检查

从计算的角度, 算子以外的代码都是在 Driver 端执行, 算子里面的代码都是在 Executor端执行。那么在 scala 的函数式编程中，就会导致算子内经常会用到算子外的数据，这样就形成了闭包的效果，如果使用的算子外的数据无法序列化，就意味着无法传值给 Executor端执行，就会发生错误，所以需要在执行任务计算前，检测闭包内的对象是否可以进行序列化，这个操作我们称之为闭包检测。Scala2.12 版本后闭包编译方式发生了改变

2) 序列化方法和属性

从计算的角度, 算子以外的代码都是在 Driver 端执行, 算子里面的代码都是在 Executor端执行

3) Kryo 序列化框架

Java 的序列化能够序列化任何的类。但是比较重（字节多），序列化后，对象的提交也比较大。Spark 出于性能的考虑，Spark2.0 开始支持另外一种 Kryo 序列化机制。Kryo 速度是 Serializable 的 10 倍。当 RDD 在 Shuffle 数据的时候，简单数据类型、数组和字符串类型已经在 Spark 内部使用 Kryo 来序列化。

注意：即使使用 Kryo 序列化，也要继承 Serializable 接口。

RDD 依赖关系：

1) RDD 血缘关系

RDD 只支持粗粒度转换，即在大量记录上执行的单个操作。将创建 RDD 的一系列 Lineage（血统）记录下来，以便恢复丢失的分区。RDD 的 Lineage 会记录 RDD 的元数据信息和转换行为，当该 RDD 的部分分区数据丢失时，它可以根据这些信息来重新运算和恢复丢失的数据分区。

2) RDD 依赖关系

这里所谓的依赖关系，其实就是两个相邻 RDD 之间的关系。包括打印依赖、shuffle依赖等。

3) RDD 窄依赖

窄依赖表示每一个父(上游)RDD 的 Partition 最多被子（下游）RDD 的一个 Partition 使用，窄依赖我们形象的比喻为独生子女。

4) RDD 宽依赖

宽依赖表示同一个父（上游）RDD 的 Partition 被多个子（下游）RDD 的 Partition 依赖，会引起 Shuffle，总结：宽依赖我们形象的比喻为多生。

5) RDD 阶段划分

DAG（Directed Acyclic Graph）有向无环图是由点和线组成的拓扑图形，该图形具有方向，不会闭环。例如，DAG 记录了 RDD 的转换过程和任务的阶段。

6) RDD 任务划分

RDD 任务切分中间分为：Application、Job、Stage 和 Task

⚫ Application：初始化一个 SparkContext 即生成一个 Application；

⚫ Job：一个 Action 算子就会生成一个 Job；

⚫ Stage：Stage 等于宽依赖(ShuffleDependency)的个数加 1；

⚫ Task：一个 Stage 阶段中，最后一个 RDD 的分区个数就是 Task 的个数。

注意：Application->Job->Stage->Task 每一层都是 1 对 n 的关系。

RDD 持久化：

1) RDD Cache 缓存

RDD 通过 Cache 或者 Persist 方法将前面的计算结果缓存，默认情况下会把数据以缓存在 JVM 的堆内存中。但是并不是这两个方法被调用时立即缓存，而是触发后面的 action 算子时，该 RDD 将会被缓存在计算节点的内存中，并供后面重用。

缓存有可能丢失，或者存储于内存的数据由于内存不足而被删除，RDD 的缓存容错机制保证了即使缓存丢失也能保证计算的正确执行。通过基于 RDD 的一系列转换，丢失的数据会被重算，由于 RDD 的各个 Partition 是相对独立的，因此只需要计算丢失的部分即可，并不需要重算全部 Partition。

Spark 会自动对一些 Shuffle 操作的中间数据做持久化操作(比如：reduceByKey)。这样做的目的是为了当一个节点 Shuffle 失败了避免重新计算整个输入。但是，在实际使用的时候，如果想重用数据，仍然建议调用 persist 或 cache。

2) RDD CheckPoint 检查点

所谓的检查点其实就是通过将 RDD 中间结果写入磁盘由于血缘依赖过长会造成容错成本过高，这样就不如在中间阶段做检查点容错，如果检查点之后有节点出现问题，可以从检查点开始重做血缘，减少了开销。

对 RDD 进行 checkpoint 操作并不会马上被执行，必须执行 Action 操作才能触发。

3) 缓存和检查点区别

··1）Cache 缓存只是将数据保存起来，不切断血缘依赖。Checkpoint 检查点切断血缘依赖。

·2）Cache 缓存的数据通常存储在磁盘、内存等地方，可靠性低。Checkpoint 的数据通常存储在 HDFS 等容错、高可用的文件系统，可靠性高。

·3）建议对 checkpoint()的 RDD 使用 Cache 缓存，这样 checkpoint 的 job 只需从 Cache 缓存中读取数据即可，否则需要再从头计算一次 RDD。

RDD 分区器：

Spark 目前支持 Hash 分区和 Range 分区，和用户自定义分区。Hash 分区为当前的默认分区。分区器直接决定了 RDD 中分区的个数、RDD 中每条数据经过 Shuffle 后进入哪个分区，进而决定了 Reduce 的个数。

➢ 只有 Key-Value 类型的 RDD 才有分区器，非 Key-Value 类型的 RDD 分区的值是 None

➢ 每个 RDD 的分区 ID 范围：0 ~ (numPartitions - 1)，决定这个值是属于那个分区的。

1)Hash 分区：对于给定的 key，计算其 hashCode,并除以分区个数取余。

2)Range 分区：将一定范围内的数据映射到一个分区中，尽量保证每个分区数据均匀，而且分区间有序

RDD 文件读取与保存：

Spark 的数据读取及数据保存可以从两个维度来作区分：文件格式以及文件系统。

文件格式分为：text 文件、csv 文件、sequence 文件以及 Object 文件；

文件系统分为：本地文件系统、HDFS、HBASE 以及数据库。

➢ text 文件

➢ sequence 文件

SequenceFile 文件是 Hadoop 用来存储二进制形式的 key-value 对而设计的一种平面文件(Flat File)。在 SparkContext 中，可以调用 sequenceFile[keyClass, valueClass](path)。

➢ object 对象文件

对象文件是将对象序列化后保存的文件，采用 Java 的序列化机制。可以通过 objectFile[T: ClassTag](path)函数接收一个路径，读取对象文件，返回对应的 RDD，也可以通过调用saveAsObjectFile()实现对对象文件的输出。因为是序列化所以要指定类型。

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