Spark架构
先看一些组织架构图，再解释图中的名词：
spark架构.png
Spark Node内部.png
Spark流程图.png
名次解释：
- Application: Appliction都是指用户编写的Spark应用程序，其中包括一个Driver功能的代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码
- Driver: Spark中的Driver即运行上述Application的main函数并创建SparkContext
- SparkContext：创建SparkContext的目的是为了准备Spark应用程序的运行环境，在Spark中有SparkContext负责与ClusterManager通信，进行资源申请、任务的分配和监控等，当Executor部分运行完毕后，Driver同时负责将SparkContext关闭，通常用SparkContext代表Driver
- Executor: 某个Application运行在worker节点上的一个进程， 该进程负责运行某些Task， 并且负责将数据存到内存或磁盘上，每个Application都有各自独立的一批Executor， 在Spark on Yarn模式下，其进程名称为CoarseGrainedExecutor Backend。一个CoarseGrainedExecutor Backend有且仅有一个Executor对象， 负责将Task包装成taskRunner,并从线程池中抽取一个空闲线程运行Task， 这个每一个CoarseGrainedExecutor Backend能并行运行Task的数量取决与分配给它的cpu个数
- Cluter Manager：指的是在集群上获取资源的外部服务。目前有三种类型
Standalon : spark原生的资源管理，由Master负责资源的分配
Apache Mesos:与hadoop MR兼容性良好的一种资源调度框架
Hadoop Yarn: 主要是指Yarn中的ResourceManager - Worker: 集群中任何可以运行Application代码的节点，在Standalone模式中指的是通过slave文件配置的Worker节点，在Spark on Yarn模式下就是NoteManager节点
- Task: 被送到某个Executor上的工作单元，但hadoopMR中的MapTask和ReduceTask概念一样，是运行Application的基本单位，多个Task组成一个Stage，而Task的调度和管理等是由TaskScheduler负责
- Job: 包含多个Task组成的并行计算，往往由Spark Action触发生成， 一个Application中往往会产生多个Job
- Stage: 每个Job会被拆分成多组Task， 作为一个TaskSet， 其名称为Stage，Stage的划分和调度是有DAGScheduler来负责的，Stage有非最终的Stage（Shuffle Map Stage）和最终的Stage（Result Stage）两种，Stage的边界就是发生shuffle的地方
- DAGScheduler: 根据Job构建基于Stage的DAG（Directed Acyclic Graph有向无环图)，并提交Stage给TASkScheduler。 其划分Stage的依据是RDD之间的依赖的关系找出开销最小的调度方法，如下图
DAG.png
Spark on Yarn
YARN总体上仍然是master/slave结构，在整个资源管理框架中，resourcemanager为master，nodemanager是slave。Resourcemanager负责对各个nademanger上资源进行统一管理和调度。另外，使用Yarn，我们需要实现Yarn的规范。
spark使用driver进程负责应用的解析，切分Stage并且调度task到Executor执行,包含DAGscheduler等重要对象。Driver进程的运行地点有如下两种：
- driver进程运行在client端，对应用进行管理监控。
- Master节点指定某个Worker节点启动Driver进程，负责监控整个应用的执行。
具体对应到Spark on Yarn也对应2种模式：
Client模式
Driver运行在Client端，好处是可以看到日志输出，坏处是，不能中断该程序。一般用于调试。
spark-submit --master yarn --deploy-mode client app.py
Cluster模式
Driver运行在远处Worker处，客户端提交后
spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster app.py
参考文献：
https://blog.csdn.net/swing2008/article/details/60869183（Spark基本架构及原理，Spark流程讲的比较好）
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