spark架构图（spark架构及主要组成模块）

## Spark 架构详解### 简介Apache Spark 是一种快速、通用、可扩展的集群计算引擎，专为大规模数据处理而设计。它提供了一个简单而强大的编程模型，支持多种语言，包括 Java、Scala、Python 和 R。Spark 的核心优势在于其基于内存的计算能力，这使其比传统的基于磁盘的系统快得多，尤其是在迭代算法或交互式查询等场景下。### 架构组件Spark 架构的核心概念围绕着四个主要组件：1.

驱动器程序 (Driver Program):

驱动器程序包含应用程序的 main 函数，并定义了 SparkContext，这是与 Spark 集群连接的入口点。

它负责将用户代码转换为任务，并将这些任务调度到执行器节点上执行。

驱动器程序还负责收集和汇总来自执行器的结果。2.

执行器 (Executor):

执行器是运行在工作节点上的进程，负责执行驱动器程序分配的任务。

它们将数据存储在内存或磁盘上，并根据需要与其他执行器进行数据交换。

每个应用程序都有自己独立的执行器进程。3.

集群管理器 (Cluster Manager):

集群管理器负责在集群中获取资源（CPU、内存、存储）并将其分配给 Spark 应用程序。

Spark 支持多种集群管理器，包括：

Standalone：Spark 自带的简单集群管理器。

Apache Mesos：一个通用的集群管理器，也可以运行其他类型的应用程序。

Hadoop YARN：Hadoop 生态系统中的资源管理器。

Kubernetes: 一个开源的容器编排系统。4.

分布式存储系统:

Spark 可以从多种分布式存储系统读取和写入数据，包括：

Hadoop 分布式文件系统 (HDFS)

Apache Cassandra

Amazon S3

本地文件系统### 工作流程1.

提交应用程序：

用户将 Spark 应用程序提交到集群管理器。 2.

启动驱动器程序：

集群管理器启动一个驱动器程序进程。 3.

请求资源：

驱动器程序向集群管理器请求执行器资源。 4.

启动执行器：

集群管理器在工作节点上启动执行器进程。 5.

分发任务：

驱动器程序将应用程序代码和任务分发给执行器。 6.

执行任务：

执行器执行任务，并将结果存储在内存或磁盘上。 7.

收集结果：

驱动器程序收集来自执行器的结果，并将最终结果返回给用户。### Spark 架构图```+-------------------+| 用户应用 |+-------------------+|| 提交应用V+-------------------+| 集群管理器 |+-------------------+|| 启动 Driver & 分配资源V+---------+ +---------+ +---------+| 执行器 | | 执行器 | ... | 执行器 |+---------+ +---------+ +---------+^| 执行任务 & 交换数据|+-------------------+| 驱动器程序 |+-------------------+|| 收集结果V+-------------------+| 用户终端 |+-------------------+ ```### 总结Spark 架构的核心是其分布式计算模型，它允许将大型数据集分割成更小的块，并在多个节点上并行处理。其基于内存的计算能力和灵活的架构使其成为各种数据密集型应用程序的理想选择。

Spark 架构详解

简介Apache Spark 是一种快速、通用、可扩展的集群计算引擎，专为大规模数据处理而设计。它提供了一个简单而强大的编程模型，支持多种语言，包括 Java、Scala、Python 和 R。Spark 的核心优势在于其基于内存的计算能力，这使其比传统的基于磁盘的系统快得多，尤其是在迭代算法或交互式查询等场景下。

架构组件Spark 架构的核心概念围绕着四个主要组件：1. **驱动器程序 (Driver Program):*** 驱动器程序包含应用程序的 main 函数，并定义了 SparkContext，这是与 Spark 集群连接的入口点。* 它负责将用户代码转换为任务，并将这些任务调度到执行器节点上执行。* 驱动器程序还负责收集和汇总来自执行器的结果。2. **执行器 (Executor):*** 执行器是运行在工作节点上的进程，负责执行驱动器程序分配的任务。* 它们将数据存储在内存或磁盘上，并根据需要与其他执行器进行数据交换。* 每个应用程序都有自己独立的执行器进程。3. **集群管理器 (Cluster Manager):*** 集群管理器负责在集群中获取资源（CPU、内存、存储）并将其分配给 Spark 应用程序。* Spark 支持多种集群管理器，包括：* Standalone：Spark 自带的简单集群管理器。* Apache Mesos：一个通用的集群管理器，也可以运行其他类型的应用程序。* Hadoop YARN：Hadoop 生态系统中的资源管理器。* Kubernetes: 一个开源的容器编排系统。4. **分布式存储系统:*** Spark 可以从多种分布式存储系统读取和写入数据，包括：* Hadoop 分布式文件系统 (HDFS)* Apache Cassandra* Amazon S3* 本地文件系统

工作流程1. **提交应用程序：** 用户将 Spark 应用程序提交到集群管理器。 2. **启动驱动器程序：** 集群管理器启动一个驱动器程序进程。 3. **请求资源：** 驱动器程序向集群管理器请求执行器资源。 4. **启动执行器：** 集群管理器在工作节点上启动执行器进程。 5. **分发任务：** 驱动器程序将应用程序代码和任务分发给执行器。 6. **执行任务：** 执行器执行任务，并将结果存储在内存或磁盘上。 7. **收集结果：** 驱动器程序收集来自执行器的结果，并将最终结果返回给用户。

Spark 架构图```+-------------------+| 用户应用 |+-------------------+|| 提交应用V+-------------------+| 集群管理器 |+-------------------+|| 启动 Driver & 分配资源V+---------+ +---------+ +---------+| 执行器 | | 执行器 | ... | 执行器 |+---------+ +---------+ +---------+^| 执行任务 & 交换数据|+-------------------+| 驱动器程序 |+-------------------+|| 收集结果V+-------------------+| 用户终端 |+-------------------+ ```

总结Spark 架构的核心是其分布式计算模型，它允许将大型数据集分割成更小的块，并在多个节点上并行处理。其基于内存的计算能力和灵活的架构使其成为各种数据密集型应用程序的理想选择。