目录
[10.3 Spark运行架构](#10.3 Spark运行架构)
[10.3.1 基本概念](#10.3.1 基本概念)
[10.3.2 架构设计](#10.3.2 架构设计)
[10.3.3 Spark运行基本流程](#10.3.3 Spark运行基本流程)
10.3Spark运行架构
10.3.1 基本概念
RDD ：是 Resillient Distributed Dataset （弹性分布式数据集）的简称，是分布式内存的一个抽象概念， 提供了一种高度受限的共享内存模型
DAG ：是 Directed Acyclic Graph （有向无环图）的简称，反映 RDD 之间的依赖关系
Executor ：是运行在工作节点（ WorkerNode ）的一个进程，负责运行 Task
Application ：用户编写的 Spark 应用程序
Task ：运行在 Executor 上的工作单元
Job ：一个 Job 包含多个 RDD 及作用于相应 RDD 上的各种操作
Stage ：是 Job 的基本调度单位，一个 Job 会分为多组 Task ，每组 Task 被称为 Stage ，或者也被称为 TaskSet ，代表了一组关联的、相互之间没有 Shuffle 依赖关系的任务组成的任务 集
10.3.2 架构设计
Spark 运行架构包括集群资源管理器（ Cluster Manager ）、运行作业任务的工作 节点 （ Worker Node ）、每个应用的任务控制 节点 （ Driver ）和每个工作节点上负责具体任务的执行进程（ Executor ） 。其中，集群管理器 可以自带 或 使用 Mesos 、 YARN 等资源管理框架。
与Hadoop MapReduce计算框架相比，Spark所采用的Executor有两个优点：
Ø 一是利用多线程来执行具体的任务，减少任务的启动 开销。
Ø 二是 Executor 中有一个 BlockManager 存储模块，会将内存和磁盘共同作为存储设备，有效减少 IO 开销。
一个 Application 由一个 Driver 和若干个 Job 构成，一个 Job 由多个 Stage 构成，一个 Stage 由多个没有 Shuffle 关系的 Task 组成 。
当执行一个 Application 时， Driver 会向集群管理器申请资源，启动 Executor ，并向 Executor 发送应用程序代码和文件，然后在 Executor 上执行 Task ，运行结束后，执行结果会返回给 Driver ， 或者写到 HDFS 或者其他数据库 中 。
10.3.3 Spark运行基本流程
（1）首先为应用构建起基本的运行环境，即由Driver创建一个SparkContext，进行资源的申请、任务的分配和监控
（2）资源管理器为Executor分配资源，并启动Executor进程
（3）SparkContext根据RDD的依赖关系构建DAG图，DAG图提交给DAGScheduler解析成Stage，然后把一个个TaskSet提交给底层调度器TaskScheduler处理；Executor向SparkContext申请Task，Task Scheduler将Task发放给Executor运行，并提供应用程序代码。
（4）Task在Executor上运行，把执行结果反馈给TaskScheduler，然后反馈给DAGScheduler，运行完毕后写入数据并释放所有资源
Spark运行架构特点
总体而言，Spark运行架构具有以下特点：
（1）每个Application都有自己专属的Executor进程，并且该进程在Application运行期间一直驻留。Executor进程以多线程的方式运行Task
（2）Spark运行过程与资源管理器无关，只要能够获取Executor进程并保持通信即可
（3）Task采用了数据本地性和推测执行等优化机制
数据本地 性，指的是尽量计算移动到数据所在的节点，即"计算向数据靠拢"，因为移动计算比移动数据比所占的网络资源要少的多。
Spark 还采用了延时调度机制，可以在更大程度上实现执行过程优化。比如数据节点当前正被其他的任务占用，那么在这种情况下是否需要将数据移动到其他的空闲节点上？不一定。