Spark运行架构

2022-11-09 13:47:45

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52366288

1、 Spark运行架构

1.1 术语定义

lApplication：Spark Application的概念和Hadoop MapReduce中的类似，指的是用户编写的Spark应用程序，包含了一个Driver 功能的代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码；

lDriver：Spark中的Driver即运行上述Application的main()函数并且创建SparkContext，其中创建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。通常用SparkContext代表Drive；

lExecutor：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。在Spark on Yarn模式下，其进程名称为CoarseGrainedExecutorBackend，类似于Hadoop MapReduce中的YarnChild。一个CoarseGrainedExecutorBackend进程有且仅有一个executor对象，它负责将Task包装成taskRunner，并从线程池中抽取出一个空闲线程运行Task。每个CoarseGrainedExecutorBackend能并行运行Task的数量就取决于分配给它的CPU的个数了；

lCluster Manager：指的是在集群上获取资源的外部服务，目前有：

Ø  Standalone：Spark原生的资源管理，由Master负责资源的分配；

Ø  Hadoop Yarn：由YARN中的ResourceManager负责资源的分配；

lWorker：集群中任何可以运行Application代码的节点，类似于YARN中的NodeManager节点。在Standalone模式中指的就是通过Slave文件配置的Worker节点，在Spark on Yarn模式中指的就是NodeManager节点；

l作业（Job）：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；

l阶段（Stage）：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；

l任务（Task）： 被送到某个Executor上的工作任务；

Spark运行架构

并行

“一个Job里的Stage都是串行的，前一个Stage完成后下一个Stage才会进行”，显然上面的话是不严谨的：Stage 可以并行执行的；存在依赖的Stage 必须在依赖的Stage执行完成后才能执行下一个Stage；Stage的并行度取决于资源数。[Spark 多个Stage执行是串行执行的么？]

并行化集合的一个重要参数是分区（partition），即这个分布式数据集可以分割为多少片。Spark中每个任务（task）都是基于分区的，每个分区一个对应的任务（task）。典型场景下，一般每个CPU对应2~4个分区。并且一般而言，Spark会基于集群的情况，自动设置这个分区数。当然，你还是可以手动控制这个分区数，只需给parallelize方法再传一个参数即可（如：sc.parallelize(data, 10) ）。注意：Spark代码里有些地方仍然使用分片（slice）这个术语，这只不过是分区的一个别名，主要为了保持向后兼容。

e.g. 你可以在集群上为每个 CPU 设置 2-4 个切片(slices)(也就是numslices数目应该设置为#cpu * 2-4)。

Spark中关于并发度涉及的几个概念File，Block，Split，Task，Partition，RDD以及节点数、Executor数、core数目的关系。
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输入可能以多个文件的形式存储在HDFS上，每个File都包含了很多块，称为Block。
当Spark读取这些文件作为输入时，会根据具体数据格式对应的InputFormat进行解析，一般是将若干个Block合并成一个输入分片，称为InputSplit，注意InputSplit不能跨越文件。
随后将为这些输入分片生成具体的Task。InputSplit与Task是一一对应的关系。
随后这些具体的Task每个都会被分配到集群上的某个节点的某个Executor去执行。
  • 每个节点可以起一个或多个Executor。
  • 每个Executor由若干core组成，每个Executor的每个core一次只能执行一个Task。
  • 每个Task执行的结果就是生成了目标RDD的一个partiton。

注意: 这里的core是虚拟的core而不是机器的物理CPU核，可以理解为就是Executor的一个工作线程。
而 Task被执行的并发度 = Executor数目 * 每个Executor核数。
至于partition的数目：

  • 对于数据读入阶段，例如sc.textFile，输入文件被划分为多少InputSplit就会需要多少初始Task。
  • 在Map阶段partition数目保持不变。
  • 在Reduce阶段，RDD的聚合会触发shuffle操作，聚合后的RDD的partition数目跟具体操作有关，例如repartition操作会聚合成指定分区数，还有一些算子是可配置的。

[在Spark集群中，集群的节点个数、RDD分区个数、​cpu内核个数三者与并行度的关系？]

Spark 是一套数据并行处理的引擎。但是 Spark 并不是神奇得能够将所有计算并行化，它没办法从所有的并行化方案中找出最优的那个。每个 Spark stage 中包含若干个 task，每个 task 串行地处理数据。在调试 Spark 的job时，task 的个数可能是决定程序性能的最重要的参数。那么这个数字是由什么决定的呢？在之前的博文中介绍了 Spark 如何将 RDD 转换成一组 stage。task 的个数与 stage 中上一个 RDD 的 partition 个数相同。而一般一个 RDD 的 partition 个数与被它依赖的 RDD 的 partition 个数相同。

由 textFile 或者 hadoopFile 生成的 RDD 的 partition 个数由它们底层使用的 MapReduce InputFormat 决定的。一般情况下，每读到的一个 HDFS block 会生成一个 partition。通过 parallelize 接口生成的 RDD 的 partition 个数由用户指定，如果用户没有指定则由参数 spark.default.parallelism 决定。

要想知道 partition 的个数，可以通过接口 rdd.partitions().size() 获得(scala? pyspark好像没有)。

这里最需要关心的问题在于 task 的个数太小。如果运行时 task 的个数比实际可用的 slot 还少，那么程序解没法使用到所有的 CPU 资源。

[Apache Spark Jobs 性能调优（二）：调试并发]

本地模式的线程数：

本地模式下，我们可以使用n个线程（n >= 1）。而且在像Spark Streaming这样的场景下，我们可能需要多个线程来防止类似线程饿死这样的问题。

sc = pyspark.SparkContext(master="local[30]", appName='usermeet spark')
rdd )

如上设置30个线程并行执行，local[30]是表示会有30个线程来跑task（30个分区数对应30个task）。

、Spark在不同集群中的运行架构

、Spark在不同集群中的运行演示

、问题解决

4.1 YARN-Client启动报错

在进行Hadoop2.X 64bit编译安装中由于使用到64位虚拟机，安装过程中出现下图错误：

[hadoop@hadoop1 spark-1.1.0]$ bin/spark-shell --master YARN-client --executor-memory 1g --num-executors 3

Spark assembly has been built with Hive, including Datanucleus jars on classpath

Exception in thread "main" java.lang.Exception: When running with master 'YARN-client' either HADOOP_CONF_DIR or YARN_CONF_DIR must be set in the environment.

        at org.apache.spark.deploy.SparkSubmitArguments.checkRequiredArguments(SparkSubmitArguments.scala:182)

        at org.apache.spark.deploy.SparkSubmitArguments.<init>(SparkSubmitArguments.scala:62)

        at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.main(SparkSubmit.scala:70)

        at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.main(SparkSubmit.scala)

Spark运行架构

参考资料：

（1）《Spark1.0.0 运行架构基本概念》 http://blog.csdn.net/book_mmicky/article/details/25714419

（2）《Spark架构与作业执行流程简介》 http://www.cnblogs.com/shenh062326/p/3658543.html

（3）《Spark1.0.0 运行架构基本概念》 http://shiyanjun.cn/archives/744.html

from: http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52366288

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