如何分析Spark名詞解釋及關(guān)系，針對(duì)這個(gè)問題，這篇文章詳細(xì)介紹了相對(duì)應(yīng)的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個(gè)問題的小伙伴找到更簡(jiǎn)單易行的方法。

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名詞

driver

driver物理層面是指輸入提交spark命令的啟動(dòng)程序，邏輯層面是負(fù)責(zé)調(diào)度spark運(yùn)行流程包括向master申請(qǐng)資源，拆解任務(wù)，代碼層面就是sparkcontext。

worker

worker指可以運(yùn)行的物理節(jié)點(diǎn)。

executor

executor指執(zhí)行spark任務(wù)的處理程序，對(duì)java而言就是擁有一個(gè)jvm的進(jìn)程。一個(gè)worker節(jié)點(diǎn)可以運(yùn)行多個(gè)executor，只要有足夠的資源。

job

job是指一次action，rdd(rdd在這里就不解釋了)操作分成兩大類型，一類是transform，一類是action，當(dāng)涉及到action的時(shí)候，spark就會(huì)把上次action之后到本次action的所有rdd操作用一個(gè)job完成。

stage

stage是指一次shuffle，rdd在操作的時(shí)候分為寬依賴(shuffle dependency)和窄依賴(narraw  dependency)，如下圖所示。而寬依賴就是指shuffle。

應(yīng)某人要求再解釋一下什么是窄依賴，就是父rdd的每個(gè)分區(qū)都只作用在一個(gè)子rdd的分區(qū)中，原話是這么說的 each partition of the  parent RDD is used by at most one partition of the child RDD。

task

task是spark的最小執(zhí)行單位，一般而言執(zhí)行一個(gè)partition的操作就是一個(gè)task，關(guān)于partition的概念，這里稍微解釋一下。

spark的默認(rèn)分區(qū)數(shù)是2，并且最小分區(qū)也是2，改變分區(qū)數(shù)的方式有很多，大概有三個(gè)階段

1.啟動(dòng)階段，通過 spark.default.parallelism 來初始化默認(rèn)分區(qū)數(shù)

2.生成rdd階段，可通過參數(shù)配置

3.rdd操作階段，默認(rèn)繼承父rdd的partition數(shù)，最終結(jié)果受shuffle操作和非shuffle操作的影響，不同操作的結(jié)果partition數(shù)不同

名詞關(guān)系

物理關(guān)系

官網(wǎng)給出的spark運(yùn)行架構(gòu)圖

邏輯關(guān)系

下圖是總結(jié)的邏輯關(guān)系圖，如果有不對(duì)之處，還望提醒。

關(guān)于如何分析Spark名詞解釋及關(guān)系問題的解答就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對(duì)大家有一定的幫助，如果你還有很多疑惑沒有解開，可以關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道了解更多相關(guān)知識(shí)。