spark组件说明

spark核心组件与调度机制全解析：从架构到任务执行

Spark 作为分布式计算引擎，其高效运行依赖于清晰的组件分工和优化的任务调度机制。本文详细讲解 Spark 核心组件（Driver、Executor、Cluster Manager）的角色与职责，并深入剖析任务从提交到执行的完整调度流程，帮助开发者理解 Spark 分布式计算的底层逻辑。

Spark 核心组件架构

Spark 采用 “Driver-Executor-Cluster Manager” 三层架构，各组件协同工作实现分布式任务的提交、调度与执行。其架构图如下：

spark架构

Driver 驱动器：任务的 “大脑”

Driver 是 Spark 应用的主控节点，负责管理应用的生命周期和任务调度，是整个程序的 “大脑”。

核心职责

解析用户程序：将用户代码（如 Scala/Java/Python 程序）转换为逻辑执行计划（DAG 有向无环图）。
生成物理执行计划：将 DAG 拆分为多个 Stage（阶段），每个 Stage 包含一组可并行执行的 Task（任务）。
调度任务：向 Cluster Manager 申请资源（Executor），并将 Task 分配到 Executor 上执行。
监控任务执行：跟踪 Task 状态（成功 / 失败），处理任务失败重试，收集执行结果。
管理元数据：维护 RDD 血缘关系（Lineage）、广播变量、累加器等元数据信息。

运行位置

客户端模式（Client Mode）：Driver 运行在提交任务的客户端机器上（如开发者的笔记本），适合交互式场景（如 Spark Shell）。
集群模式（Cluster Mode）：Driver 运行在 Cluster Manager 管理的集群节点上，适合生产环境批量任务，避免客户端故障影响任务。

Executor 执行器：任务的 “工人”

Executor 是运行在 Worker 节点上的进程，负责实际执行 Task 并存储中间数据，是 Spark 任务的 “执行者”。

核心职责

执行 Task：接收 Driver 分配的 Task，运行具体计算逻辑（如 map、reduce 操作）。
存储数据：通过 Block Manager 缓存 RDD 数据（内存或磁盘），支持数据复用以减少重复计算。
与 Driver 通信：实时向 Driver 汇报 Task 执行状态（运行中 / 成功 / 失败），接收新任务分配。
Shuffle 处理：在需要数据交换的 Stage 间（如 groupByKey、join），负责 Shuffle 数据的读写（本地磁盘存储中间结果）。

资源特性

独占性：每个 Spark 应用拥有独立的 Executor 进程，应用间资源隔离，互不干扰。
资源配置：Executor 的数量、内存和核数可通过参数配置（如 --num-executors、--executor-memory）。

Cluster Manager 集群管理器：资源的 “管家”

Cluster Manager 是 Spark 的资源管理组件，负责为应用分配计算资源（CPU、内存），是连接 Spark 与底层集群的 “桥梁”。

支持的集群管理器

Spark 设计为可插拔架构，支持多种集群管理器：

集群管理器	特点	适用场景
Standalone	Spark 内置的简单集群管理器，Master-Worker 架构	中小规模集群，快速部署，无需依赖外部组件
YARN	Hadoop 生态的资源管理器，支持多框架共享资源	企业级生产环境，已有机架 Hadoop 集群
Mesos	通用集群管理器，支持细粒度资源调度	大规模混合集群（同时运行 Spark、Hadoop 等）
Kubernetes	容器化集群管理器，支持容器部署	云原生环境，容器化运维场景

核心职责

资源分配：根据 Driver 请求，为应用分配 Executor 资源（指定节点、内存、核数）。
进程管理：在 Worker 节点上启动 / 停止 Executor 进程，监控节点健康状态。
资源隔离：确保不同应用的资源互不抢占（通过容器或进程隔离）。

Spark 任务调度全过程解析

Spark 任务从提交到执行需经历多个阶段，涉及 Driver、Cluster Manager、Executor 协同工作。调度流程如下：

spark调度分析

提交应用与初始化

用户提交应用：通过 spark-submit 或 Spark Shell 提交应用程序，指定主类、资源参数和运行模式（如 --master yarn）。
启动 Driver：Cluster Manager 根据部署模式（Client/Cluster）启动 Driver 进程，Driver 初始化 SparkContext（应用上下文）。
注册应用：Driver 向 Cluster Manager 注册应用，申请所需资源（如 Executor 数量、内存、核数）。

申请资源与启动 Executor

资源分配：Cluster Manager 检查集群资源，在符合条件的 Worker 节点上分配资源，启动 Executor 进程。
Executor 注册：Executor 启动后，向 Driver 注册自身信息（如节点位置、可用内存、核数），Driver 维护 Executor 列表。

生成执行计划（DAG 与 Stage 划分）

解析逻辑计划：Driver 将用户代码转换为 RDD 依赖链（血缘关系），形成逻辑 DAG（有向无环图），每个节点代表一个 RDD 操作。
划分 Stage：DAG Scheduler 根据 Shuffle 操作（如reduceByKey、join）划分 Stage 边界（Shuffle 前为一个 Stage，Shuffle 后为下一个 Stage）。
- Shuffle 上游：所有 Task 可独立执行，无需数据交换（如 map、filter），称为 “Shuffle Map Stage”。
- Shuffle 下游：需要读取上游 Shuffle 数据，称为 “Result Stage”。

Task 调度与执行

生成 Task：每个 Stage 被拆分为多个 Task（数量等于 RDD 分区数），Task 是 Spark 最小执行单元，处理一个 RDD 分区的数据。
Task 分配：Task Scheduler 根据数据本地化策略（尽量将 Task 分配到数据所在节点，减少网络传输），将 Task 分配到 Executor。
- 本地化级别：PROCESS_LOCAL（数据在当前 Executor 内存）> NODE_LOCAL（数据在当前节点）> RACK_LOCAL（数据在同一机架）> ANY（任意节点）。
执行 Task：Executor 接收到 Task 后，通过线程池执行任务，将中间结果存储在 Block Manager（内存或磁盘），并向 Driver 汇报进度。

结果收集与应用结束

结果聚合：Driver 收集所有 Task 的执行结果，对于 Action 操作（如 collect、count），将结果返回给用户。
资源释放：应用执行完成后，Driver 向 Cluster Manager 发送终止信号，Cluster Manager 关闭 Executor 进程，释放资源。

核心组件协同案例：WordCount 任务调度示例

以 WordCount 任务为例，直观理解组件协同流程：

应用提交与初始化

用户提交 WordCount 程序，指定 --master yarn，Cluster Manager（YARN）在集群启动 Driver，Driver 初始化 SparkContext。

逻辑计划生成

Driver 解析代码，生成 DAG：

textFile → flatMap → map → reduceByKey → collect  

Stage 划分

Stage 1（Shuffle Map Stage）：包含 textFile、flatMap、map 操作，无 Shuffle，输出数据为 (word, 1)。
Stage 2（Result Stage）：包含 reduceByKey（Shuffle 操作）和 collect，输入为 Stage 1 的 Shuffle 数据。

Task 分配与执行

Driver 向 YARN 申请 2 个 Executor（假设配置），Executor 启动后注册到 Driver。
Stage 1 按 RDD 分区数生成 4 个 Task（假设输入文件分 4 个分区），Driver 将 Task 分配到 Executor 执行，输出中间结果到本地磁盘（Shuffle 数据）。
Stage 2 生成 2 个 Task（假设 reduceByKey 设 2 个分区），Executor 读取 Stage 1 的 Shuffle 数据，执行聚合，将结果返回 Driver。

结果返回

Driver 收集结果并打印，任务完成后释放 Executor 资源。

关键调度优化机制

数据本地化调度

Spark 优先将 Task 分配到数据所在节点，减少网络传输：

若数据在 Executor 内存（PROCESS_LOCAL），直接读取内存数据，效率最高；
若数据不在本地，通过网络拉取数据，但会增加延迟。

任务重试与推测执行

任务重试：单个 Task 失败时，Driver 会在其他 Executor 上重试（默认重试 4 次）。
推测执行：当某 Task 执行时间远超同 Stage 其他 Task 时（如慢 2 倍），Driver 会在其他节点启动相同 Task，取先完成的结果，避免长尾任务拖累整体进度（通过 spark.speculation=true 开启）。

动态资源调整

在 YARN 模式下，Spark 支持动态调整 Executor 数量：

任务繁忙时自动申请更多 Executor；
任务空闲时释放多余 Executor，提高资源利用率（通过 spark.dynamicAllocation.enabled=true 开启）。