這篇文章主要講解了“Spark的運(yùn)行基本流程及其特點(diǎn)”，文中的講解內(nèi)容簡(jiǎn)單清晰，易于學(xué)習(xí)與理解，下面請(qǐng)大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來(lái)研究和學(xué)習(xí)“Spark的運(yùn)行基本流程及其特點(diǎn)”吧！

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1、Spark 運(yùn)行基本流程：

（1）構(gòu)建 Spark Application 的運(yùn)行環(huán)境（啟動(dòng) SparkContext），SparkContext 向資源管理器（可以是 Standalone、Mesos 或 YARN）注冊(cè)并申請(qǐng)運(yùn)行 Executor 資源。

（2）資源管理器分配 Executor 資源并啟動(dòng) Executor，Executor 運(yùn)行情況將隨著心跳發(fā)送到資源管理器上。

（3）SparkContext 構(gòu)建成 DAG 圖，將 DAG 圖分解成 Stage，并把 Taskset發(fā)送給 Task Scheduler。Executor 向 SparkContext 申請(qǐng) Task，Task Scheduler 將Task 發(fā)放給 Executor 運(yùn)行同時(shí) SparkContext 將應(yīng)用程序代碼發(fā)放給 Executor。

（4）Task 在 Executor 上運(yùn)行，運(yùn)行完畢釋放所有資源。

2、Spark 運(yùn)行架構(gòu)的特點(diǎn)：

（1）每個(gè) Application 獲取專(zhuān)屬的 executor 進(jìn)程，該進(jìn)程在 Application 期間一直駐留，并以多線程方式運(yùn)行 tasks。

（2）Spark 任務(wù)與資源管理器無(wú)關(guān)，只要能夠獲取 executor 進(jìn)程，并能保持相互通信就可以了。

（3）提交 SparkContext 的 Client 應(yīng)該靠近 Worker 節(jié)點(diǎn)（運(yùn)行 Executor 的節(jié)點(diǎn))，最好是在同一個(gè) Rack 里，因?yàn)?Spark 程序運(yùn)行過(guò)程中SparkContext 和Executor 之間有大量的信息交換；如果想在遠(yuǎn)程集群中運(yùn)行，最好使用 RPC 將SparkContext 提交給集群，不要遠(yuǎn)離 Worker 運(yùn)行 SparkContext。

（4）Task 采用了數(shù)據(jù)本地性和推測(cè)執(zhí)行的優(yōu)化機(jī)制。

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