Spark核心组件

 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；

 Executor

Spark Executor节点是一个JVM进程，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进程；
  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。

 Spark通用运行流程概述

不论Spark以何种模式进行部署，任务提交后，都会先启动Driver进程，随后Driver进程向集群管理器注册应用程序，之后集群管理器根据此任务的配置文件分配Executor并启动，当Driver所需的资源全部满足后，Driver开始执行main函数，Spark查询为懒执行，当执行到action算子时开始反向推算，根据宽依赖进行stage的划分，随后每一个stage对应一个taskset，taskset中有多个task，根据本地化原则，task会被分发到指定的Executor去执行，在任务执行的过程中，Executor也会不断与Driver进行通信，报告任务运行情况。

 standalone模式运行机制

Standalone集群有四个重要组成部分，分别是：

1) Driver：是一个进程，我们编写的Spark应用程序就运行在Driver上，由Driver进程执行；

2) Master(RM)：是一个进程，主要负责资源的调度和分配，并进行集群的监控等职责；

3) Worker(NM)：是一个进程，一个Worker运行在集群中的一台服务器上，主要负责两个职责，一个是用自己的内存存储RDD的某个或某些partition；另一个是启动其他进程和线程（Executor），对RDD上的partition进行并行的处理和计算。

4) Executor：是一个进程，一个Worker上可以运行多个Executor，Executor通过启动多个线程（task）来执行对RDD的partition进行并行计算，也就是执行我们对RDD定义的例如map、flatMap、reduce等算子操作。

 Standalone Client模式

 

在Standalone Client模式下，Driver在任务提交的本地机器上运行，Driver启动后向Master注册应用程序，Master根据submit脚本的资源需求找到内部资源至少可以启动一个Executor的所有Worker，然后在这些Worker之间分配Executor，Worker上的Executor启动后会向Driver反向注册，所有的Executor注册完成后，Driver开始执行main函数，之后执行到Action算子时，开始划分stage，每个stage生成对应的taskSet，之后将task分发到各个Executor上执行。

 Standalone Cluster模式

在Standalone Cluster模式下，任务提交后，Master会找到一个Worker启动Driver进程， Driver启动后向Master注册应用程序，Master根据submit脚本的资源需求找到内部资源至少可以启动一个Executor的所有Worker，然后在这些Worker之间分配Executor，Worker上的Executor启动后会向Driver反向注册，所有的Executor注册完成后，Driver开始执行main函数，之后执行到Action算子时，开始划分stage，每个stage生成对应的taskSet，之后将task分发到各个Executor上执行。

注意，Standalone的两种模式下（client/Cluster），Master在接到Driver注册Spark应用程序的请求后，会获取其所管理的剩余资源能够启动一个Executor的所有Worker，然后在这些Worker之间分发Executor，此时的分发只考虑Worker上的资源是否足够使用，直到当前应用程序所需的所有Executor都分配完毕，Executor反向注册完毕后，Driver开始执行main程序。

 YARN模式运行机制

 YARN Client模式

在YARN Client模式下，Driver在任务提交的本地机器上运行，Driver启动后会和ResourceManager通讯申请启动ApplicationMaster，随后ResourceManager分配container，在合适的NodeManager上启动ApplicationMaster，此时的ApplicationMaster的功能相当于一个ExecutorLaucher，只负责向ResourceManager申请Executor内存。

ResourceManager接到ApplicationMaster的资源申请后会分配container，然后ApplicationMaster在资源分配指定的NodeManager上启动Executor进程，Executor进程启动后会向Driver反向注册，Executor全部注册完成后Driver开始执行main函数，之后执行到Action算子时，触发一个job，并根据宽依赖开始划分stage，每个stage生成对应的taskSet，之后将task分发到各个Executor上执行。

 YARN Cluster模式

在YARN Cluster模式下，任务提交后会和ResourceManager通讯申请启动ApplicationMaster，随后ResourceManager分配container，在合适的NodeManager上启动ApplicationMaster，此时的ApplicationMaster就是Driver。

Driver启动后向ResourceManager申请Executor内存，ResourceManager接到ApplicationMaster的资源申请后会分配container，然后在合适的NodeManager上启动Executor进程，Executor进程启动后会向Driver反向注册，Executor全部注册完成后Driver开始执行main函数，之后执行到Action算子时，触发一个job，并根据宽依赖开始划分stage，每个stage生成对应的taskSet，之后将task分发到各个Executor上执行。