系列文章目录
一、Spark架构设计概述
二、Spark核心组件
三、Spark架构设计举例分析
四、Job调度流程详解
五、Spark交互流程详解
前言
Apache Spark是一个快速、通用、基于内存的分布式计算引擎，专为大规模数据处理而设计。其架构设计体现了高度的模块化和可扩展性，支持多种数据处理模式，包括批处理、实时流处理、交互式查询、机器学习和图计算等。以下将详细介绍Spark的架构设计，并结合具体例子进行分析。
一、Spark架构设计概述
Spark的架构设计遵循主从（Master-Slave）架构模式，主要由以下几部分组成：
1. 集群资源管理器（Cluster Manager）
- 负责集群资源的分配和管理，包括CPU、内存等资源。根据不同的部署模式，Cluster Manager可以是Spark自带的Standalone模式，也可以是YARN、Mesos等第三方资源管理器。
2. 工作节点（Worker Node）
- 执行提交的任务，通过注册机制向Cluster Manager汇报自身的资源使用情况。在Master的指示下，Worker Node会创建并启动Executor进程，用于执行具体的计算任务。
3. 驱动程序（Driver Program/Driver）
- 运行应用程序的main()函数，负责创建SparkContext对象，并与Cluster Manager和Executor进行通信，以协调任务的执行。
- 执行器（Executor）：运行在Worker Node上的进程，负责执行Driver分配的任务，并将结果返回给Driver。Executor是Spark中真正的计算单元，它负责Task的运行并将结果数据保存到内存或磁盘上。
二、Spark核心组件
Spark基于Spark Core建立了多个核心组件，每个组件都提供了特定的数据处理能力：
1. Spark Core
- 基础设施：包括SparkConf（配置信息）、SparkContext（Spark上下文）、Spark RPC（远程过程调用）、ListenerBus（事件总线）、MetricsSystem（度量系统）、SparkEnv（环境变量）等，为Spark的各种组件提供基础支持。
- 存储系统：Spark的存储系统优先考虑在内存中存储数据，当内存不足时才会将数据写入磁盘。这种内存优先的存储策略使得Spark在处理大规模数据时具有极高的性能。
- 调度系统：由DAGScheduler和TaskScheduler组成，负责任务的调度和执行。DAGScheduler负责将用户程序转换为DAG图，并根据依赖关系划分Stage和Task；TaskScheduler则负责按照调度算法对Task进行批量调度。
- 计算引擎：由内存管理器、任务管理器、Task Shuffle管理器等组成，负责具体的计算任务执行。
2. Spark SQL
- 提供基于SQL的数据处理方式，支持结构化数据的查询和分析。Spark SQL可以将结构化数据（如JSON、CSV、Parquet等）转换为RDD或DataFrame，并支持使用Hive元数据和SQL查询。
3. Spark Streaming
- 提供流处理能力，支持从Kafka、Flume、Kinesis、TCP等多种数据源实时获取数据流，并将其转换为可供分析和存储的批处理数据。Spark Streaming使用DStream（离散流）作为数据流的抽象，并支持一系列的转换操作。
4. Spark MLlib
- 提供机器学习库，包括统计、分类、回归、聚类等多种机器学习算法的实现。Spark MLlib的分布式计算能力使得在大规模数据上进行机器学习任务成为可能。
5. Spark GraphX
- 提供图计算库，支持对大规模图结构