# Spark架构是怎么样的 ## 一、Spark概述 Apache Spark是一个开源的分布式计算系统，最初由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，后来捐赠给Apache软件基金会。Spark提供了高效、通用的大数据处理能力，支持多种编程语言（如Scala、Java、Python和R），并能在Hadoop、Mesos、Kubernetes等集群管理器上运行。 ### 1.1 Spark的核心特点 - **速度快**：基于内存计算，比Hadoop MapReduce快100倍 - **易用性**：支持多种语言API和丰富的内置库 - **通用性**：整合了SQL、流处理、机器学习和图计算 - **容错性**：通过RDD（弹性分布式数据集）实现自动容错 - **可扩展性**：可处理PB级数据，支持数千节点集群 ## 二、Spark整体架构 Spark采用主从架构（Master-Slave），主要包含以下核心组件： ┌───────────────────────────────────────────────────────┐ │ Spark Application │ ├─────────────────┬─────────────────┬───────────────────┤ │ Driver Program │ Cluster Manager │ Executors │ └─────────────────┴─────────────────┴───────────────────┘
### 2.1 架构组件详解 #### 2.1.1 Driver Program（驱动程序） - **功能**： - 包含应用的main函数 - 定义RDD及其转换操作 - 将用户程序转换为DAG（有向无环图） - 与Cluster Manager通信 - 调度任务到Executor - **核心模块**： - SparkContext：与集群连接的主入口点 - DAGScheduler：将作业分解为阶段（Stage） - TaskScheduler：向集群提交任务 #### 2.1.2 Cluster Manager（集群管理器） - **类型**： - Standalone：Spark内置的简单集群管理器 - Apache Mesos：通用集群管理器 - Hadoop YARN：Hadoop的资源管理器 - Kubernetes：容器编排系统 - **职责**： - 资源分配与调度 - 启动Executor进程 - 监控节点状态 #### 2.1.3 Executor（执行器） - **特点**： - 工作节点上的进程 - 每个应用有独立的Executor - 多线程执行任务 - **功能**： - 运行Task任务 - 内存存储RDD数据 - 通过Block Manager管理数据块 ### 2.2 架构交互流程 1. 用户提交Spark应用 2. Driver向Cluster Manager申请资源 3. Cluster Manager启动Executor进程 4. Driver将代码和任务分发给Executor 5. Executor执行任务并返回结果 6. 任务完成后释放资源 ## 三、Spark核心组件深入解析 ### 3.1 Spark Core 作为基础引擎，提供以下核心功能： - **RDD（弹性分布式数据集）**： - 不可变的分布式对象集合 - 支持两种操作： - 转换（Transformation）：延迟执行，生成新RDD - 动作（Action）：触发实际计算 - **内存管理**： - 采用统一内存管理模型 - 内存区域划分： - Execution Memory：shuffle、join等操作使用 - Storage Memory：缓存RDD和广播变量 - **调度系统**： - 作业（Job）：由Action触发的完整计算流程 - 阶段（Stage）：根据shuffle划分的DAG子图 - 任务（Task）：阶段内的并行计算单元 ### 3.2 Spark SQL 结构化数据处理模块： ┌─────────────────────────────────┐ │ Spark SQL │ ├───────────┬─────────┬─────────┤ │ DataFrame │ Dataset │ SQL │ └───────────┴─────────┴─────────┘
- **核心概念**： - DataFrame：具有schema的分布式表 - Dataset：类型安全的DataFrame - Catalyst优化器：逻辑和物理查询优化 - Tungsten引擎：内存管理和代码生成 - **数据源支持**： - Parquet、ORC、JSON等文件格式 - Hive、JDBC、Cassandra等外部系统 ### 3.3 Spark Streaming 实时流处理解决方案： - **微批处理模型**： - 将流数据划分为小批次（如1秒） - 使用DStream（离散化流）抽象 - **架构特点**： - Receiver接收数据并存储 - Driver定期生成处理作业 - Executor执行批处理任务 - **容错机制**： - 预写日志（Write Ahead Log） - 检查点（Checkpointing） ### 3.4 MLlib（机器学习库） 分布式机器学习框架： - **主要功能**： - 特征提取与转换 - 分类与回归算法 - 聚类与协同过滤 - 模型评估工具 - **Pipeline API**： - Transformer：数据转换接口 - Estimator：模型训练接口 - 支持模型持久化 ### 3.5 GraphX（图计算） 图处理框架： - **核心抽象**： - VertexRDD：顶点集合 - EdgeRDD：边集合 - Graph：顶点和边的组合 - **内置算法**： - PageRank - 连通组件 - 三角计数 ## 四、Spark执行流程详解 ### 4.1 任务提交阶段 1. 用户编写Spark应用代码 2. 创建SparkContext实例 3. 定义RDD转换和动作操作 4. 提交应用给集群管理器 ### 4.2 DAG构建与优化 示例WordCount的DAG： ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │ textFile() │ → │ flatMap() │ → │ map() │ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘ ↓ ┌───────────────────┐ │ reduceByKey() │ └───────────────────┘
- **DAGScheduler工作流程**： 1. 根据Action逆向解析RDD依赖链 2. 划分Stage（宽依赖处断开） 3. 提交Stage给TaskScheduler ### 4.3 任务调度与执行 - **TaskScheduler职责**： - 将TaskSet提交给Worker - 处理任务失败和重试 - 实现调度策略（FIFO/FR） - **Executor执行流程**： 1. 接收Task描述和序列化代码 2. 反序列化并执行任务 3. 将结果返回给Driver ### 4.4 数据Shuffle过程 - **Shuffle核心机制**： - Map阶段：按规则分区并写入磁盘 - Reduce阶段：拉取对应分区数据 - 使用Sort Shuffle或Hash Shuffle - **优化技术**： - 合并小文件（Consolidation） - 内存缓冲（Buffer） - 压缩传输（Compression） ## 五、Spark部署模式对比 ### 5.1 本地模式（Local Mode） - **特点**： - 单机运行 - 无分布式特性 - 用于开发和测试 - **配置示例**： ```scala val conf = new SparkConf() .setMaster("local[4]") // 使用4个线程 .setAppName("LocalTest") 组件：
优势：
两种部署方式：
资源配置：
spark-submit --master yarn \ --executor-memory 4G \ --num-executors 10 关键参数：
建议配置：
spark.executor.memory=8g spark.executor.cores=4 spark.default.parallelism=200 spark.memory.fraction=0.6 spark.memory.storageFraction=0.5 conf.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer") 存储层：
格式兼容：
AWS：
Azure：
Delta Lake：
Koalas：
本文详细剖析了Spark的架构设计、核心组件、执行流程和优化策略，共计约4150字。通过理解Spark的架构原理，开发者可以更好地利用其强大功能处理大数据任务，并根据实际需求进行性能调优和系统扩展。 “`
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