1.1 Spark 核心组件回顾

1.1.1 Cluster Manager(Master, ResourceManager)

Spark 的集群管理器, 主要负责对整个集群资源的分配与管理.

Cluster Manager 在 Yarn 部署模式下为 ResourceManager; 在 Mesos 部署模式下为 Mesos Master; 在 Standalone 部署模式下为 Master.

Cluster Manager 分配的资源属于一级分配, 它将各个 Worker 上的内存, CPU 等资源分配给 Application, 但并不负责对 Executor 的资源的分配.

1.1.2 Worker(Worker, NodeManager)

Spark 的工作节点.

在 Yarn 部署模式下实际由 NodeManager 替代.

主要负责以下工作

• 将自己的内存, CPU 等资源通过注册机制告知 Cluster Manager

• 创建 Executor

• 将资源和任务进一步分配给 Executor

• 同步资源信息, Executor 状态信息给 ClusterManager 等.

1.1.3 Driver

Spark 驱动器节点，用于执行 Spark 任务中的 main 方法，负责实际代码的执行工作。

Driver 在 Spark 作业执行时主要负责：

1. 将用户程序转化为作业（Job）；

2. 在 Executor 之间调度任务（Task）；

3. 跟踪 Executor 的执行情况；

4. 通过 UI 展示查询运行情况；

1.1.4 Executor

Spark Executor 节点是负责在 Spark 作业中运行具体任务，任务彼此之间相互独立。

Spark 应用启动时，Executor 节点被同时启动，并且始终伴随着整个 Spark 应用的生命周期而存在。

如果有 Executor 节点发生了故障或崩溃，Spark 应用也可以继续执行，会将出错节点上的任务调度到其他 Executor 节点上继续运行。

Executor 有两个核心功能：

1. 负责运行组成 Spark 应用的任务，并将结果返回给驱动器（Driver）；

2. 它们通过自身的块管理器（Block Manager）为用户程序中要求缓存的 RDD 提供内存式存储。RDD 是直接缓存在 Executor 进程内的，因此任务可以在运行时充分利用缓存数据加速运算。

1.1.5 Application

用户使用 Spark 提供的 API 编写的应用程序.

• Application 通过 Spark API 将进行 RDD 的转换和 DAG 的构建, 并通过 Driver 将 Application 注册到 Cluster Manager.
• Cluster Manager 将会根据 Application 的资源需求, 通过一级分配将 Executor, 内存, CPU 等资源分配给 Application.
• Driver 通过二级分配将 Executor 等资源分配给每一个任务, Application 最后通过 Driver 告诉 Executor 运行任务