小編給大家分享一下spark架構(gòu)是怎么樣的，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！

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hadoop和spark

Hadoop這項(xiàng)大數(shù)據(jù)處理技術(shù)大概已有十年歷史，而且被看做是首選的大數(shù)據(jù)集合處理的解決方案。MapReduce是一路計(jì)算的優(yōu)秀解決方案，不過對于需要多路計(jì)算和算法的用例來說，并非十分高效。數(shù)據(jù)處理流程中的每一步都需要一個(gè)Map階段和一個(gè)Reduce階段，而且如果要利用這一解決方案，需要將所有用例都轉(zhuǎn)換成MapReduce模式。

在下一步開始之前，上一步的作業(yè)輸出數(shù)據(jù)必須要存儲(chǔ)到分布式文件系統(tǒng)中。因此，復(fù)制和磁盤存儲(chǔ)會(huì)導(dǎo)致這種方式速度變慢。另外Hadoop解決方案中通常會(huì)包含難以安裝和管理的集群。而且為了處理不同的大數(shù)據(jù)用例，還需要集成多種不同的工具（如用于機(jī)器學(xué)習(xí)的Mahout和流數(shù)據(jù)處理的Storm）。

如果想要完成比較復(fù)雜的工作，就必須將一系列的MapReduce作業(yè)串聯(lián)起來然后順序執(zhí)行這些作業(yè)。每一個(gè)作業(yè)都是高時(shí)延的，而且只有在前一個(gè)作業(yè)完成之后下一個(gè)作業(yè)才能開始啟動(dòng)。

而Spark則允許程序開發(fā)者使用有向無環(huán)圖（DAG）開發(fā)復(fù)雜的多步數(shù)據(jù)管道。而且還支持跨有向無環(huán)圖的內(nèi)存數(shù)據(jù)共享，以便不同的作業(yè)可以共同處理同一個(gè)數(shù)據(jù)。

Spark運(yùn)行在現(xiàn)有的Hadoop分布式文件系統(tǒng)基礎(chǔ)之上（HDFS）提供額外的增強(qiáng)功能。它支持將Spark應(yīng)用部署到現(xiàn)存的Hadoop v1集群（with SIMR – Spark-Inside-MapReduce）或Hadoop v2 YARN集群甚至是Apache Mesos之中。

我們應(yīng)該將Spark看作是Hadoop MapReduce的一個(gè)替代品而不是Hadoop的替代品。其意圖并非是替代Hadoop，而是為了提供一個(gè)管理不同的大數(shù)據(jù)用例和需求的全面且統(tǒng)一的解決方案。

spark生態(tài)圈

Spark力圖整合機(jī)器學(xué)習(xí)（MLib）、圖算法（GraphX）、流式計(jì)算（Spark Streaming）和數(shù)據(jù)倉庫（Spark SQL）等領(lǐng)域，通過計(jì)算引擎Spark，彈性分布式數(shù)據(jù)集（RDD），架構(gòu)出一個(gè)新的大數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái)。 Spark生態(tài)圈以HDFS、S3、Techyon為底層存儲(chǔ)引擎，以Yarn、Mesos和Standlone作為資源調(diào)度引擎；使用Spark，可以實(shí)現(xiàn)MapReduce應(yīng)用；基于Spark，Spark SQL可以實(shí)現(xiàn)即席查詢，Spark Streaming可以處理實(shí)時(shí)應(yīng)用，MLib可以實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，GraphX可以實(shí)現(xiàn)圖計(jì)算，SparkR可以實(shí)現(xiàn)復(fù)雜數(shù)學(xué)計(jì)算。

Spark Streaming:
Spark Streaming基于微批量方式的計(jì)算和處理，可以用于處理實(shí)時(shí)的流數(shù)據(jù)。它使用DStream，簡單來說就是一個(gè)彈性分布式數(shù)據(jù)集（RDD）系列，處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。
Spark SQL:
Spark SQL可以通過JDBC API將Spark數(shù)據(jù)集暴露出去，而且還可以用傳統(tǒng)的BI和可視化工具在Spark數(shù)據(jù)上執(zhí)行類似SQL的查詢。用戶還可以用Spark SQL對不同格式的數(shù)據(jù)（如JSON，Parquet以及數(shù)據(jù)庫等）執(zhí)行ETL，將其轉(zhuǎn)化，然后暴露給特定的查詢。
Spark MLlib:
MLlib是一個(gè)可擴(kuò)展的Spark機(jī)器學(xué)習(xí)庫，由通用的學(xué)習(xí)算法和工具組成，包括二元分類、線性回歸、聚類、協(xié)同過濾、梯度下降以及底層優(yōu)化原語。
Spark GraphX:
GraphX是用于圖計(jì)算和并行圖計(jì)算的新的（alpha）Spark API。通過引入彈性分布式屬性圖（Resilient Distributed Property Graph），一種頂點(diǎn)和邊都帶有屬性的有向多重圖，擴(kuò)展了Spark RDD。為了支持圖計(jì)算，GraphX暴露了一個(gè)基礎(chǔ)操作符集合（如subgraph，joinVertices和aggregateMessages）和一個(gè)經(jīng)過優(yōu)化的Pregel API變體。此外，GraphX還包括一個(gè)持續(xù)增長的用于簡化圖分析任務(wù)的圖算法和構(gòu)建器集合。

spark基本概念

Client：客戶端進(jìn)程，負(fù)責(zé)提交作業(yè)到Master。

Application：Spark Application的概念和Hadoop MapReduce中的類似，指的是用戶編寫的Spark應(yīng)用程序，包含了一個(gè)Driver 功能的代碼和分布在集群中多個(gè)節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行的Executor代碼；

Cluster Manager：指的是在集群上獲取資源的外部服務(wù)，目前有：
Standalone：Spark原生的資源管理，由Master負(fù)責(zé)資源的分配；
Hadoop Yarn：由YARN中的ResourceManager負(fù)責(zé)資源的分配；

Master：Standalone模式中主控節(jié)點(diǎn)，負(fù)責(zé)接收Client提交的作業(yè)，管理Worker，并命令Worker啟動(dòng)Driver和Executor。

Worker：集群中任何可以運(yùn)行Application代碼的節(jié)點(diǎn)，類似于YARN中的NodeManager節(jié)點(diǎn)。在Standalone模式中指的就是通過Slave文件配置的Worker節(jié)點(diǎn)，在Spark on Yarn模式中指的就是NodeManager節(jié)點(diǎn)，負(fù)責(zé)管理本節(jié)點(diǎn)的資源，定期向 Master匯報(bào)心跳，接收Master的命令，啟動(dòng)Driver和Executor；

Driver： 一個(gè)Spark作業(yè)運(yùn)行時(shí)包括一個(gè)Driver進(jìn)程，也是作業(yè)的主進(jìn)程，負(fù)責(zé)作業(yè)的解析、生成Stage并調(diào)度Task到Executor上。包括DAGScheduler，TaskScheduler。

Executor：即真正執(zhí)行作業(yè)的地方，一個(gè)集群一般包含多個(gè)Executor，每個(gè)Executor接收Driver的命令Launch Task，一個(gè)Executor可以執(zhí)行一到多個(gè)Task。

作業(yè)（Job）：包含多個(gè)Task組成的并行計(jì)算，往往由Spark Action催生，一個(gè)JOB包含多個(gè)RDD及作用于相應(yīng)RDD上的各種Operation；

Stage：一個(gè)Spark作業(yè)一般包含一到多個(gè)Stage。

Task：一個(gè)Stage包含一到多個(gè)Task，通過多個(gè)Task實(shí)現(xiàn)并行運(yùn)行的功能。

DAGScheduler： 實(shí)現(xiàn)將Spark作業(yè)分解成一到多個(gè)Stage，每個(gè)Stage根據(jù)RDD的Partition個(gè)數(shù)決定Task的個(gè)數(shù)，然后生成相應(yīng)的Task set放到TaskScheduler中。

TaskScheduler：實(shí)現(xiàn)Task分配到Executor上執(zhí)行。

SparkContext：整個(gè)應(yīng)用的上下文，控制應(yīng)用的生命周期。

RDD：Spark的基本計(jì)算單元，一組RDD可形成執(zhí)行的有向無環(huán)圖RDD Graph。

SparkEnv：線程級別的上下文，存儲(chǔ)運(yùn)行時(shí)的重要組件的引用。

SparkEnv內(nèi)創(chuàng)建并包含如下一些重要組件的引用。

MapOutPutTracker：負(fù)責(zé)Shuffle元信息的存儲(chǔ)。

BroadcastManager：負(fù)責(zé)廣播變量的控制與元信息的存儲(chǔ)。

BlockManager：負(fù)責(zé)存儲(chǔ)管理、創(chuàng)建和查找塊。

MetricsSystem：監(jiān)控運(yùn)行時(shí)性能指標(biāo)信息。

SparkConf：負(fù)責(zé)存儲(chǔ)配置信息。

spark架構(gòu)

Spark架構(gòu)采用了分布式計(jì)算中的Master-Slave模型。Master是對應(yīng)集群中的含有Master進(jìn)程的節(jié)點(diǎn)，Slave是集群中含有Worker進(jìn)程的節(jié)點(diǎn)。Master作為整個(gè)集群的控制器，負(fù)責(zé)整個(gè)集群的正常運(yùn)行；Worker相當(dāng)于是計(jì)算節(jié)點(diǎn)，接收主節(jié)點(diǎn)命令與進(jìn)行狀態(tài)匯報(bào)；Executor負(fù)責(zé)任務(wù)的執(zhí)行；Client作為用戶的客戶端負(fù)責(zé)提交應(yīng)用，Driver負(fù)責(zé)控制一個(gè)應(yīng)用的執(zhí)行，如圖所示。

Spark集群部署后，需要在主節(jié)點(diǎn)和從節(jié)點(diǎn)分別啟動(dòng)Master進(jìn)程和Worker進(jìn)程，對整個(gè)集群進(jìn)行控制。在一個(gè)Spark應(yīng)用的執(zhí)行過程中，Driver和Worker是兩個(gè)重要角色。Driver 程序是應(yīng)用邏輯執(zhí)行的起點(diǎn)，負(fù)責(zé)作業(yè)的調(diào)度，即Task任務(wù)的分發(fā)，而多個(gè)Worker用來管理計(jì)算節(jié)點(diǎn)和創(chuàng)建Executor并行處理任務(wù)。在執(zhí)行階段，Driver會(huì)將Task和Task所依賴的file和jar序列化后傳遞給對應(yīng)的Worker機(jī)器，同時(shí)Executor對相應(yīng)數(shù)據(jù)分區(qū)的任務(wù)進(jìn)行處理。

Spark的整體流程為：Client 提交應(yīng)用，Master找到一個(gè)Worker啟動(dòng)Driver，Driver向Master或者資源管理器申請資源，之后將應(yīng)用轉(zhuǎn)化為RDD Graph，再由DAGScheduler將RDD Graph轉(zhuǎn)化為Stage的有向無環(huán)圖提交給TaskScheduler，由TaskScheduler提交任務(wù)給Executor執(zhí)行。在任務(wù)執(zhí)行的過程中，其他組件協(xié)同工作，確保整個(gè)應(yīng)用順利執(zhí)行。

1.在集群啟動(dòng)的時(shí)候，各個(gè)slave節(jié)點(diǎn)（也可以說是worker）會(huì)向集群的Master注冊，告訴Master我隨時(shí)可以干活了，隨叫隨到
2.Master會(huì)根據(jù)一種心跳機(jī)制來實(shí)時(shí)監(jiān)察集群中各個(gè)worker的狀態(tài)，是否能正常工作
3.Driver Application提交作業(yè)的時(shí)候也會(huì)先向Master注冊信息
4.作業(yè)注冊完畢之后，Master會(huì)向worker發(fā)射Executor命令
5.worker產(chǎn)生若干個(gè)Executor準(zhǔn)備執(zhí)行
6.各個(gè)worker中的Executor會(huì)向Driver Application注冊Executor信息，以便Driver Application能夠?qū)⒆鳂I(yè)分發(fā)到具體的Executor
7.Executor會(huì)定期向Driver Application報(bào)告當(dāng)前的狀態(tài)更新信息
8.Driver Application發(fā)射任務(wù)到Executor執(zhí)行

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