技术标签: spark scala Hadoop big data
Spark 是一种由 Scala 语言开发的快速、通用、可扩展的大数据分析引擎。
Spark主要由五部分组成:
Spark一直被认为是Hadoop的升级版,在数据处理方面,基于内存,优于hadoop的MapReduce
框架,但需要注意的是Spark取代不了Hadoop,Spark没有存储,只是负责处理,而且Spark可以独立运行,也可以集成到Hadoop中,去替代MapReduce。
Spark
多个作业之间数据通信是基于内存,而 Hadoop
是基于磁盘。Spark架构是一个标准的Master-slave架构。
Spark 驱动器节点,用于执行 Spark 任务中的 main 方法,负责实际代码的执行工作。
Driver 在 Spark 作业执行时主要负责:
实际上,我们无法准确地描述 Driver 的定义,因为在整个的编程过程中没有看到任何有关Driver 的字眼。所以简单理解,所谓的 Driver 就是驱使整个应用运行起来的程序,也称之为Driver 类。
Spark Executor 是集群中工作节点(Worker)中的一个 JVM 进程,负责在 Spark 作业中运行具体任务(Task),任务彼此之间相互独立。
Spark 应用启动时,Executor 节点被同时启动,并且始终伴随着整个 Spark 应用的生命周期而存在。如果有 Executor 节点发生了故障或崩溃,Spark 应用也可以继续执行,会将出错节点上的任务调度到其他 Executor 节点上继续运行。
Executor 有两个核心功能:
Spark 集群的独立部署环境中,不需要依赖其他的资源调度框架,自身就实现了资源调度的功能,所以环境中还有其他两个核心组件:Master 和 Worker,这里的 Master 是一个进程,主要负责资源的调度和分配,并进行集群的监控等职责,类似于 Yarn 环境中的 RM, 而Worker 呢,也是进程,一个 Worker 运行在集群中的一台服务器上,由 Master 分配资源对
数据进行并行的处理和计算,类似于 Yarn 环境中 NM。
集群资源管理器(例如,Standlone Manager,Mesos,YARN)
Hadoop 用户向 YARN 集群提交应用程序时,提交程序中应该包含 ApplicationMaster,用于向资源调度器申请执行任务的资源容器 Container,运行用户自己的程序任务 job,监控整个任务的执行,跟踪整个任务的状态,处理任务失败等异常情况。
说的简单点就是,ResourceManager
(资源)和 Driver
(计算)之间的解耦合靠的就是ApplicationMaster。
如果Driver需要资源,那么会向ApplicationMaster进行申请,AM 会进而向ResourceManager进一步申请资源。
每个job被划分为多个stage,一个stage中包含一个taskset
在 Spark 中,一个任务对应一个分区,通常不会跨分区操作数据。但如果遇到 reduceByKey
等操作,Spark 必须从所有分区读取数据,并查找所有键的所有值,然后汇总在一起以计算每个键的最终结果 ,这称为 Shuffle
。
Shuffle 是一项昂贵的操作,因为它通常会跨节点操作数据,这会涉及磁盘 I/O,网络 I/O,和数据序列化。某些 Shuffle 操作还会消耗大量的堆内存,因为它们使用堆内存来临时存储需要网络传输的数据。Shuffle 还会在磁盘上生成大量中间文件,从 Spark 1.3 开始,这些文件将被保留,直到相应的 RDD 不再使用并进行垃圾回收,这样做是为了避免在计算时重复创建 Shuffle 文件。如果应用程序长期保留对这些 RDD 的引用,则垃圾回收可能在很长一段时间后才会发生,这意味着长时间运行的 Spark 作业可能会占用大量磁盘空间,通常可以使用 spark.local.dir
参数来指定这些临时文件的存储目录。
由于 Shuffle 操作对性能的影响比较大,所以需要特别注意使用,以下操作都会导致 Shuffle:
repartition
和 coalesce
;groupByKey
和 reduceByKey
,但 countByKey
除外;cogroup
和 join
。RDD 是 Spark 提供的最重要的抽象概念,它是一种有容错机制的特殊数据集合,可以分布在集群的结点上,以函数式操作集合的方式进行各种并行操作。
通俗点来讲,可以将 RDD 理解为一个分布式对象集合,本质上是一个只读的分区记录集合。每个 RDD 可以分成多个分区,每个分区就是一个数据集片段。一个 RDD 的不同分区可以保存到集群中的不同结点上,从而可以在集群中的不同结点上进行并行计算。
RDD 和它的父 RDD(s) 之间的依赖关系分为两种不同的类型:
如下图,每一个方框表示一个 RDD,带有颜色的矩形表示分区:
区分这两种依赖是非常有用的:
1、Value数据类型的Transformation算子,这种变换不触发提交作业,针对处理的数据项是Value型的数据。
2、Key-Value数据类型的Transformation算子,这种变换不触发提交作业,针对处理的数据项是Key-Value型的数据。
3、Action算子,这类算子会触发SparkContext提交作业。
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