Spark调度架构原理详解

1.启动spark集群，就是执行sbin/start-all.sh,启动master和多个worker节点，master主要作为集群的管理和监控，worker节点主要担任运行各个application的任务。master节点需要让worker节点汇报自身状况，比如CPU,内存多大，这个过程都是通过心跳机制来完成的

2.master收到worker的汇报信息之后，会给予worker信息

3.driver提交任务给spark集群[driver和master之间的通信是通过AKKAactor来做的，也就是说master是akkaactor异步通信模型中的一个actor模型，driver也是一样，driver异步向mater发送注册信息（registerApplication）异步注册信息]

4.master节点对application预估，7个G的内存完成任务，对任务进行分配，每一个worker节点上都分配3.5G的内存去执行任务,在master就对各个worker上的任务进行整体的监控调度

5.worker节点领到任务，开始执行，在worker节点上启动相应的executor进程来执行，每个executor中都有一个线程池的概念，里面存有多个task线程

6.executor会从线程池中取出task去计算rddpatition中的数据，transformation操作，action操作

7.worker节点向driver节点汇报计算状态

通过本地并行化集合创建RDD

public class JavaLocalSumApp{
	public static void main(String[] args){
		SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("JavaLocalSumApp");
		JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
		List<Integer> list = Arrays.asList(1,3,4,5,6,7,8);
		//通过本地并行化集合创建RDD
		JavaRDD <Integer> listRDD = sc.parallelize(list);
		//求和
		Integer sum = listRDD.reduce(new Function2<Integer,Integer,Integer,Integer>(){
			@Override
			    public Integer call(Integer v1,Integer v2) throws Exception{
				return v1+v2;
			}
		}
		);
		System.out.println(sum)
	}
}
//java 中的函数式编程,需要将编译器设置成1.8
listRDD.reduce((v1,v2)=> v1+v2)

Sparktransformation和action操作

RDD:弹性分布式数据集，是一种集合，支持多种来源，有容错机制，可以被缓存，支持并行操作，一个RDD代表一个分区里的数据集

RDD有两种操作算子：

Transformation(转化):Transformation属于延迟计算，当一个RDD转换成另一个RDD时并没有立即进行转换，紧紧是记住了数据集的逻辑操作

Action(执行)：触发Spark作业的运行，真正触发转换算子的计算

spark算子的作用

该图描述的是Spark在运行转换中通过算子对RDD进行转换，算子是RDD中定义的函数，可以对RDD中的数据进行转换和操作。

输入:在Spark程序运行中，数据从外部数据空间（如分布式存储：textFile读取HDFS等，parallelize方法输入Scala集合或数据）输入Spark ,数据进入Spark运行时数据空间，转化为Spark中的数据块，通过BlockManager进行管理

运行：在Spark数据输入形成RDD后便可以通过变换算子，如filter等。对数据进行操作并将RDD转换为新的RDD，通过Action算子，触发Spark提交作业，如果数据需要复用，可以通过Cache算子，将数据缓存到内存

输出：程序运行结束数据会输出Spark运行时空间，存储到分布式存储中（如saveAsTextFile输出到HDFS）,或Scala数据或集合中(collect输出到Scala集合,count返回Scala int 型数据)

Transformation 和 Actions操作概况

Transformation

map(func):返回一个新的分布式数据集，由每个原元素经过func函数转换后组成
filter(func) :返回一个新的数据集，由经过func函数
flatMap(func):类似于map，但是每一个输入元素，会被映射为0到多个输出元素（因此，func函数的返回值是一个Seq，而不是单一元素）
sample(withReplacement, frac, seed): 根据给定的随机种子seed，随机抽样出数量为frac的数据
union(otherDataset): 返回一个新的数据集，由原数据集和参数联合而成
roupByKey([numTasks]): 在一个由（K,V）对组成的数据集上调用，返回一个（K，Seq[V])对的数据集。注意：默认情况下，使用8个并行任务进行分组，你可以传入numTask可选参数，根据数据量设置不同数目的Task
reduceByKey(func, [numTasks]): 在一个（K，V)对的数据集上使用，返回一个（K，V）对的数据集，key相同的值，都被使用指定的reduce函数聚合到一起。和groupbykey类似，任务的个数是可以通过第二个可选参数来配置的。
join(otherDataset, [numTasks]): 在类型为（K,V)和（K,W)类型的数据集上调用，返回一个（K,(V,W))对，每个key中的所有元素都在一起的数据集
groupWith(otherDataset, [numTasks]): 在类型为（K,V)和(K,W)类型的数据集上调用，返回一个数据集，组成元素为（K, Seq[V], Seq[W]) Tuples。这个操作在其它框架，称为CoGroup
cartesian(otherDataset): 笛卡尔积。但在数据集T和U上调用时，返回一个(T，U）对的数据集，所有元素交互进行笛卡尔积。

Actions操作

reduce(func): 通过函数func聚集数据集中的所有元素。Func函数接受2个参数，返回一个值。这个函数必须是关联性的，确保可以被正确的并发执行
collect(): 在Driver的程序中，以数组的形式，返回数据集的所有元素。这通常会在使用filter或者其它操作后，返回一个足够小的数据子集再使用，直接将整个RDD集Collect返回，很可能会让Driver程序OOM
count(): 返回数据集的元素个数
take(n): 返回一个数组，由数据集的前n个元素组成。注意，这个操作目前并非在多个节点上，并行执行，而是Driver程序所在机器，单机计算所有的元素(Gateway的内存压力会增大，需要谨慎使用）
first(): 返回数据集的第一个元素（类似于take(1)）
saveAsTextFile(path): 将数据集的元素，以textfile的形式，保存到本地文件系统，hdfs或者任何其它hadoop支持的文件系统。Spark将会调用每个元素的toString方法，并将它转换为文件中的一行文本
saveAsSequenceFile(path): 将数据集的元素，以sequencefile的格式，保存到指定的目录下，本地系统，hdfs或者任何其它hadoop支持的文件系统。RDD的元素必须由key-value对组成，并都实现了Hadoop的Writable接口，或隐式可以转换为Writable（Spark包括了基本类型的转换，例如Int，Double，String等等）
foreach(func): 在数据集的每一个元素上，运行函数func。这通常用于更新一个累加器变量，或者和外部存储系统做交互

WordCount执行过程

总结

以上就是本文关于Spark 调度架构原理详解的全部内容，希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站其他相关专题，如有不足之处，欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持！

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