第一阶段：Spark streaming、spark sql、kafka、spark内核原理（必须有一个大型项目经验）；
第二阶段：spark运行的各种环境，各种故障的解决，性能优化（精通spark内核、运行原理）；
第三阶段：流处理、机器学习为鳌头，需要首先掌握前两个阶段的内容；
跟随王家林老师的零基础讲解，注重动手实战，成为spark高数，笑傲大数据之林！
本期内容：
1 通过手动绘图的方式解密Spark内核架构
2 通过案例来验证Spark内核架构
3 Spark架构思考
一、详细剖析Spark运行机制
（1）Driver端架构
Driver部分代码包含了SparkConf+SparkContext，基本一切应用程序代码由Driver端的代码和分布在集群其他机器上的Executor代码组成（textFile flatMap map），Executor（executor是运行在worker上的进程里的对象）是由线程池并发执行和线程的覆用，线程处理task任务，task从disk和mem上读取数据。
SparkApplication的运行不依赖于ClusterManager,也就是说运行时不需要ClusterManager的参与（粗粒度分配资源即一次性分配完成）。
Driver运行程序的时候创建了SparkContext并且有main方法，SparkContext本身是程序调度器（分高低度调度器DAGScheduler和TaskScheduler）。Driver端是用来提交Spark程序的机器，这台机器一般和Spark cluster集群在相同的网络环境下，因为要保证Driver和Executor进行频繁的通信，并且Driver的机器配置基本和Worker相同，Driver的机器安装了Spark，但不属于Spark集群的范围。Application提交的时候使用spark-submit（可配置运行时的参数MEM、CPU等），而生产环境下使用自动化shell脚本提交。
首先Driver端的应用程序包含了Executor和Driver代码部分。应用程序本身Driver代码（SparkConf和SparkContext），SparkConf中包含了设置程序名称setAppName、setMaster等，SparkContext包含了DAGScheduler、TaskScheduler、SchedulerBackend以及SparkEnv，Executor代码包含了对业务逻辑的具体实现的代码（map、flatmap、ReduceByKey等）。
可以看出Driver端由SparkConf中将程序运行的配置信息传给SparkContext的上下文，由SparkContext创建DAGScheduler（高层调度器）、TaskScheduler（底层调度器：负责一个作业内部运行）、SchedulerBackend（负责握住计算资源），实例化的过程中注册当前程序给Master。然后DAGScheduler根据Actor触发job，SparkContext通过DAGScheduler将job中RDD形成的DAG有向无环图划分为不同的Stage（Task具体运行于哪台机器上？就是在划分Stage的时候确定，这里就是根据数据本地行定位发送的Executor位
置），TaskScheduler会将不同Stage中的一系列的Task发送到对应的Executor去执行，具体划分的的过程在前面WordCount背后的数据流中详细进行了分析描述，即不同的(map、flatmap、ReduceByKey）函数RDD api产生的RDD形成的DAG进行划分，得到不同的Stage，而每个Stage都由相同业务逻辑，不同处理数据的Task组成，Task又一一对应RDD中的每个Partition。将划分Stages得到的TaskSet提交到TaskScheduler，进而提交给executor执行。
Driver端划分好Stage后，提交到Spark集群，即提交到Master由Master接收后分配资源的AppId并发送指令给Worker，然后Worker分配Executor，最后由Executor（并发处理数据分片）中的线程池中的线程并发执行。
（2）Spark集群运行架构
Driver端提交程序Tasks后，由Master检测没有问题便进行资源的分配和AppId的分配，然后发送指令给Worker节点，Worker节点默认会分配一个Executor，然后在Executor的线程池中进行并发执行。
Master收到提交的程序，Master根据以下三点为程序分配资源：
1，spark-env.sh和spark-defaults.sh
2，spark-submit提供的参数
3，程序中SparkConf配置的参数
Worker管理当前Node的资源，并接受Master的指令来分配具体的计算资源（Executor）。Worker进程通过一个Proxy（代理句柄）为ExecutorRunner的对象实例远程启动ExecutorBackend进程，实际工作的时候会通过TaskRunner（一个Runner的接口，线程一般会用Runner的接口封装业务逻辑，有run方法所以可以回调）来封装Executor接收到的Task，然后从ThreadPool中获取一个线程执行，执行完成后释放并覆用。
在最后一个Stage前的其他Stage都进行shuffleMapTask，此时是对数据进行shuffle，shuffle的结果保存在Executor所在节点的本地文件系统中，最后一个Stage中的Task就是ResultTask，负责结果数据生成。Driver会不断发送Task给Executor进行执行，所以Task都正确执行，到程序运行结束；若超过执行次数的限制，或者没有执行时会停止，待正确执行后会进入下一个stage，若没有正确执行成功，高层调度器DAGSchedular会进行一定次数的重试，若还是执行不成功就意味着整个作业的失败。
每个Task具体执行RDD中的一个Partition，（默认情况下为128M，但最后一个记录跨两个Block）基于该Partition具体执行我们定义的一系列内部函数，直到程序执行完成。
二、Spark运行架构概要
首先用户创建SparkContext，新创建的SparkContext会根据编程时设置的参数或系统默认的配置连接到ClusterManager上，ClusterManager会根据用户提交时的设置（如：占用CPU、MEN等资源情况），来为用户程序分配计算资源，启动相应的Executor；而Driver根据用户程序调度的Stage的划分，即高层调度器（RDD的依赖关系），若有宽依赖，会划分成不同的Stage，每个Stage由一组完全相同的任务组成（业务逻辑相同，处理数据不同的Tasks组成），该Stage分别作用于待处理的分区，待Stage划分完成和TaskSet创建完成后，Driver端会向Executor发送具体的task，当Executor收到task后，会自动下载运行需要的库、包等，准备好运行环境后由线程池中的线程开始执行，因此Spark执行是线程级别的。
Hadoop运行比Spark代价大很多，因Hadoop中的MapReduce运行的JVM虚拟机不可以复用，而Spark运行的线程池中的线程可以进行复用。
执行Task的过程中，Executor会将执行的Task汇报给Driver，Driver收到Task的运行状态情况后，会根据具体状况进行更新等。
三、Spark内部组件简介
1、Task划分：Task根据不同的Stage的划分，会被划分为两种类型
（1）shuffleMapTask，在最后一个Stage前的其他Stage都进行shuffleMapTask，此时是对数据进行shuffle，shuffle的结果保存在Executor所在节点的本地文件系统中；
（2）第二种Task：ResultTask，负责生成结果数据;
Driver会不断发送Task给Executor进行执行，所以Task都正确执行或者超过执行次数的限制，或者没有执行时会停止，待正确执行后会进入下一个stage，若没有正确执行成功，高层调度器DAGSchedular会进行一定次数的重试，若还是执行不成功就意味着整个作业的失败。
2、DAGScheduler:负责将job中rdd构成的DAG划分为不同的Stage
3、Worker：集群运行节点，Worker上不会运行Application的程序，因为Worker管理当前Node的资源资源，并接受Master的指令来分配具体的计算资源Executor（在新的进程中分配），Worker不会向Master发送Worker的资源占用情况（MEN、CPU），Worker向Master发送心跳，只有Worker ID，因为Master在程序注册的时候已经分配好了资源，同时只有故障的时候才会发送资源的情况。
4、Job：包含了一系列Task的并行计算。Job由action（如SaveAsTextFile）触发的，其前面是若干RDD，而RDD是Transformation级别的，transformation是Lazy的，因为是Lazy的所以不计算往前推（如：WordCount中collect触发了job，执行的时候由mapPartitionRDD往前推到hadoopRDD,之后开始一步步执行），若两个RDD之间回数的时候是窄依赖的话就在内存中进行迭代，也是Spark之所以快的原因，不是因为基于内存，因为其调度和容错及其他内容。
5、宽依赖和窄依赖
在RDD中将依赖划分成了两种类型：窄依赖(narrow dependencies)和宽依赖(wide dependencies)。
窄依赖是指父RDD的每个分区都只被子RDD的一个分区所使用（一对一）；
宽依赖就是指父RDD的分区被多个子RDD的分区所依赖（一对多）。
例如，map就是一种窄依赖，而join则会导致宽依赖(除非父RDD是hash-partitioned
这种划分有两个用处。首先，窄依赖支持在一个结点上管道化执行。例如基于一对一的关系，可以在filter之后执行map。其次，窄依赖支持更高效的故障还原。因为对于窄依赖，只有丢失的父RDD的分区需要重新计算。而对于宽依赖，一个结点的故障可能导致来自所有父RDD的分区丢失，因此就需要完全重新执行。因此对于宽依赖，Spark会在持有各个父分区的结点上，将中间数据持久化来简化故障还原，就像MapReduce会持久化map的输出一样。
注：一个Application里面可以有多个Jobs 一般一个action对应一个job。；Stage内部是RDD构成的，RDD内部是并行Task的集合
（注：有任何有误的地方请不吝指出，方便大家学习）
