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

"Spark运行架构概述，包括Application、Driver、Executor和ClusterManager的定义与功能，以及Spark在不同集群管理器下的运行方式。" Spark是一个分布式计算框架，它以其高效、弹性以及对迭代计算的良好支持而闻名。Spark的运行架构是理解其性能和工作原理的关键。以下是关于Spark运行架构的详细解析： 1. **Application（应用程序）** Spark Application与Hadoop MapReduce中的应用程序概念相似，指的是用户编写的Spark程序，这个程序由两部分组成：一部分是运行在Driver上的代码，这部分包含了应用程序的main()函数；另一部分是分布在集群多个Worker节点上的Executor代码，这些Executor负责执行实际的计算任务。 2. **Driver（驱动器）** Driver程序是Application的起点，它执行main()函数并创建SparkContext。SparkContext是Spark应用程序的核心，它与ClusterManager通信，负责资源的申请、任务调度以及监控整个应用程序的执行状态。Driver程序在整个应用程序执行完毕后，会关闭SparkContext。 3. **Executor（执行器）** Executor是在Worker节点上运行的一个进程，每个Executor可以并行运行多个Task，具体数量取决于分配给它的CPU核心数。Executor负责执行Task，同时在内存或磁盘上存储数据。在Spark on Yarn模式下，Executor进程被称为CoarseGrainedExecutorBackend，它将Task包装成taskRunner，并从线程池中选择线程执行。 4. **ClusterManager（集群管理器）** ClusterManager是负责在集群上分配和管理资源的服务。Spark支持多种集群管理器： - Standalone：Spark自带的资源管理系统，由Master节点负责资源调度。 - Hadoop YARN：在这种模式下，资源分配由YARN的ResourceManager处理。 5. **Worker（工作节点）** Worker是能够运行Application代码的集群节点。在Standalone模式中，Worker由配置在Slave文件中的节点组成；而在Spark on Yarn模式下，Worker相当于YARN的NodeManager，负责运行Executor。 6. **作业（Job）与Task** 作业（Job）是Spark中的基本执行单元，由多个Task组成，它们可以并行执行。Job通常由Spark的“Action”操作触发，如`save`、`collect`等，这些操作会导致实际的数据计算和输出。 Spark的运行架构设计使得它能够快速地处理大量数据，通过DAG（有向无环图）任务调度和内存计算优化，实现高效的数据处理和分析。了解这些基础概念有助于更好地理解和优化Spark应用程序的性能。