Spark运行架构详解：Driver, Executor与ClusterManager

"Spark运行架构主要讲解了Spark应用程序的基本组成，包括Application、Driver、Executor以及ClusterManager等核心概念，同时也提到了Spark在不同集群管理模式下的运行机制。在Spark中，Application是用户编写的程序，由Driver运行main()函数并创建SparkContext来启动。Driver与ClusterManager交互，管理资源和任务，而Executor是在Worker节点上执行Task的进程。ClusterManager有Standalone和Hadoop Yarn两种，分别对应不同的资源调度方式。Job是多个Task的集合，通常由Spark的Action操作触发。" Spark运行架构详解： 1. Spark Application Spark Application类似于Hadoop MapReduce中的应用程序，由用户编写的代码组成，包含Driver和Executor两部分。Driver运行Application的main()函数，初始化SparkContext，这是Spark应用程序的入口，用于建立与集群管理器的联系。 2. Driver Driver是Application的控制中心，它负责运行Application的main()函数并创建SparkContext。SparkContext是与ClusterManager交互的关键，它负责申请资源，调度任务，监控Executor的状态，并在Executor完成任务后关闭SparkContext。在Spark中，Driver通常与SparkContext互换使用。 3. Executor Executor是Application在Worker节点上运行的进程，它们负责执行Task并将结果存储在内存或磁盘。每个Application有一组独立的Executor，它们在同一进程中可以并行运行多个Task，并发度取决于Executor分配到的CPU核心数。 4. ClusterManager ClusterManager是Spark获取和管理集群资源的服务。它可以是Spark自带的Standalone模式，由Master节点进行资源分配，也可以是Hadoop YARN，由ResourceManager负责资源调度。在不同模式下，Worker节点的角色也有所区别，如在Standalone中，Worker是通过Slave文件配置的节点，而在Spark on Yarn模式下，Worker指的是NodeManager。 5. Job与Task Job是由一系列Task组成的并行计算任务，通常由用户触发的Spark Action操作（如save、collect等）引发。Job会被拆分成Stage，每个Stage包含一组可以并行执行的Task。Task是Job的基本执行单元，它们在Executor中执行，处理数据并返回结果。 理解Spark的运行架构对于开发和优化Spark应用程序至关重要，因为它涉及到资源的分配、任务调度和数据处理的流程，这些都会直接影响到应用程序的性能和效率。深入掌握这些概念有助于更好地理解和调试Spark应用，以及根据需求调整配置参数，实现更高效的计算。