Spark系列文章：

大数据 - Spark系列《一》- 从Hadoop到Spark：大数据计算引擎的演进-CSDN博客

大数据 - Spark系列《二》- 关于Spark在Idea中的一些常用配置-CSDN博客

大数据 - Spark系列《三》- 加载各种数据源创建RDD-CSDN博客

大数据 - Spark系列《四》- Spark分布式运行原理-CSDN博客

大数据 - Spark系列《五》- Spark常用算子-CSDN博客

大数据 - Spark系列《六》- RDD详解-CSDN博客

大数据 - Spark系列《七》- 分区器详解-CSDN博客

大数据 - Spark系列《八》- 闭包引用-CSDN博客

大数据 - Spark系列《九》- 广播变量-CSDN博客

大数据 - Spark系列《十》- rdd缓存详解-CSDN博客

大数据 - Spark系列《十一》- Spark累加器详解-CSDN博客

大数据 - Spark系列《十二》- 名词术语理解-CSDN博客

大数据 - Spark系列《十三》- spark调度流程(运行过程)-CSDN博客

大数据 - Spark系列《十四》- spark集群部署模式-CSDN博客

目录

15.1 Yarn角色回顾

15.2 Spark运行角色

15.3 Spark的Job任务调度全流程

15.4 Spark的任务提交全流程

15.5 Spark应用程序

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15.1 Yarn角色回顾

Yarn主要有四类角色，从2个层面去看：

资源管理层面：

• 集群资源管理者（Master):ResourceManager

• 单机资源管理者（Worker):NodeManager

任务计算层面：

• 单任务管理者（Master):ApplicationMaster

• 单任务执行者(Worker):Task（容器内计算框架的工作角色）

 

15.2 Spark运行角色

Spark中由4类角色组成了整个spark的运行时环境

资源管理层面：

• Master：管理整个集群的资源

• Worker的：管理单个服务器的资源

任务计算层面：

• Driver:管理单个spark任务在运行的时候的工作

• Executor（Worker）：单个任务运行的时候的一堆工作者，干活的。

 

15.3 Spark的Job任务调度全流程

任务调度流程是指Spark集群中的资源管理器（如YARN或Mesos）将任务分配给可用的执行器（如Spark Worker）的过程。它包括以下步骤：

任务调度流程是任务提交全流程的一个组成部分，任务提交全流程包含了更多的步骤和细节。

Spark的任务，由Driver进行调度，这个工作包含：

• 逻辑DAG产生

• 分区DAG产生

• Task划分

• 将Task分配成Executor并监控其工作

 

如图，Spark程序的调度流程如图：

1. 当使用命令行提交Spark任务代码时，首先会运行MAIN函数，创建SparkContext对象（构建DAGScheduler和TaskScheduler）。

2. 因为Spark中的计算操作是基于RDD算子链进行的，对于转换算子，它只会形成了RDD之间的依赖关系，构建DAG有向无环图，只有在最后调用行动（action）算子时，才会触发job并调度执行。

3. 执行时，Driver端会将有向无环图提交给DAGScheduler

4. DAG Scheduler(DAG调度器）会基于DAG图，按照宽窄依赖划分一个个stage.

5. stage被创建完之后，以stage为单位，将task封装到TaskSet里面。再把TaskSet提交给TaskScheduler

6. TaskScheduler(Task调度器）将逻辑Task分配到各个Executor上干活，并监控它们。

7. Worker(Executor)，主要就是听从它们的指令干活，并定期被向TaskScheduler汇报它的进度。

 

15.4 Spark的任务提交全流程

任务提交全流程是指将Spark应用程序提交到集群并执行的整个过程，包括任务调度流程以及其他相关步骤：

当我们用命令行提交任务代码后，会执行以下操作

1. 客户端向资源管理器master发送注册和申请资源的请求,master负责任务资源的分配

2. Master收到申请资源的请求后,向指定的worker节点发送请求,然后worker节点会开启对应的executor的进程

3. Executor进程会向driver发送注册请求,然后申请要计算的task

4. 在driver的内部会执行一些操作,最终都会通过task scheduler提交task到executor进程里去运行

5. 当所有的task任务在executor进程里面依次运行完成后,drver端会向master发送一个注销请求,

6. Master收到这个请求后,然后通过对应的worker节点关闭executor进程,最后worker节点上的计算资源就会得到释放

 

15.5 Spark应用程序

一个Spark应用程序包括Job、Stage及Task：

• 第一：Job是以Action方法为界，遇到一个Action方法则触发一个Job

• 第二：Stage是Job的自己，以RDD宽依赖（即Shuffle）为界，遇到Shuffle做一次划分

• 第三：Task是Stage的自己，以并行度（分区数）来衡量，分区数是多少，则有多少个task