Spark文档阅读之一：Spark Overview

Document: https://spark.apache.org/docs/latest/index.html

版本：2.4.5

 

1. spark的几种执行方式

1）交互式shell：bin/spark-shell

bin/spark-shell --master <MasterURL> 可配置不同的执行器

详见：https://spark.apache.org/docs/latest/submitting-applications.html#master-urls

 

例如：

bin/spark-shell --master local    # 本地单worker执行
bin/spark-shell --master local[K]    # 本地K个worker执行，K为"*"（星号）时表示本机CPU核数
bin/spark-shell --master local[K, F]    # spark.task.maxFailures = F，单个task失败F次后job失败，即task可以重试最多F-1次
bin/spark-shell --master spark://HOST:PORT    # 连接已有的standalone cluster，standalone模式就是手动部署一个测试用的集群，包含master和slave，可以为单机环境（standalone模式使用说明：https://spark.apache.org/docs/latest/spark-standalone.html）（standalone有client模式和cluster模式。client模式中driver和提交任务的client在一个进程中；而cluster模式中driver在cluster的一个worker中执行，client提交任务后就结束退出了，另外cluster模式还以配置为任务非0退出后立即重跑。）
bin/spark-shell --master spark://host1:port1,host2:port2    # 连接已有的基于ZK的standalone master（有多个master，其中一个是leader，挂了以后其他master恢复状态并上位）
bin/spark-shell --master mesos://host:port    # 连接已有的Mesos cluster（没细看）
bin/spark-shell --master yarn    # 连接一个Yarn集群，可以配置 --deploy-mode client/cluster （yarn的地址从hadoop配置中读取，不需要在命令中指定）
bin/spark-shell --master k8s://host:port    # 连接一个kubernetes集群（目前不支持client模式）

2）python: bin/pyspark & bin/spark-submit xx.py

3）R：bin/sparkR & bin/spark-submit xx.R

2. 任务的提交

spark-submit可以将任务提交到一个集群上，并且有统一的接口支持所有cluster manager（standalone、mesos、yarn、kubernetes）。

打包任务所有的依赖到一个jar包中，或者使用--py-files参数提交.py、.zip、.egg文件（多个文件需打包为一个.zip）

 

bin/spark-submit 
  --class <main-class>   # 任务入口
  --master <master-url>   # 支持多种cluster manager
  --deploy-mode <deploy-mode>   # cluster / client，默认为client
  --conf <key>=<value> 
  ... # other options，如--supervise（非0退出立即重启）, --verbose（打印debug信息）, --jars xx.jar（上传更多的依赖，逗号分隔，不支持目录展开）
  <application-jar>   # main-class来自这个jar包，必须是所有节点都可见的路径，hdfs://或file://
  [application-arguments]  # 入口函数的参数
  
bin/spark-submit 
  --master <master-url> 
  <application-python> 
  [application-arguments]

 

* 关于cluster / client模式：

如果任务提交机和worker执行机在同一个物理位置，可以用client模式；如果不再同一个位置，可以用cluster模式，让driver和worker一起执行，减少网络延迟。另外python没有standalone cluster模式。

* 很多配置可以放在spark-defaults.conf中，就不用在spark-submit中重复配置了

 

3. cluster模式

spark任务在集群上作为一个独立的资源集合运行，由driver的SparkContext对象进行管理。为了在集群上运行，SparkContext连接cluster manager让它来分配任务资源。一旦连接，spark从集群节点获取executors，用来进行计算和存储数据。之后，spark发送任务代码（jar或python）到executors中。最后，SparkContext发送tasks到executors执行。

 

 

另外，有几点细节值得一提：

1）每个任务的executors是独占的，在整个任务运行期间存活。这使得不同任务间的资源管理更容易，互不干扰；同时导致同一任务的不同executors无法共享数据，除非写到外部存储中。

2）spark不限定下层的cluster manager种类，只要cluster manager可以获取executor资源，并且executors可以互相通信，就可以在spark中轻松使用。

3）driver在整个生命周期中都需要不断与executors通信，因此必须能够被workers访问。

4）因为driver调度集群中的tasks，他必须在物理上离executors尽可能近，最好在同一个本地网络中。

 

cluster模式即可以从任务层面对资源进行调度（依赖SparkContext/Driver），也可以从集群层面进行调度（依赖cluster manager）。

 

术语表

术语	含义
Application	任务，用户的spark程序，包含位于集群的一个driver和多个executors
Application jar	一个包含用户spark任务和依赖的jar包，不应包含hadoop或spark库
Driver program	任务main()函数和SparkContext所在的进程
Cluster manager	获取集群资源的外部服务
Deploy mode	用来区分driver进程在cluster还是client（即非cluster机器）上执行
Worker node	任何可以跑任务代码的节点
Executor	在worker node上载入并运行了用户任务的一个进程，它执行了tasks并且在内存或存储中保存数据，每个application独占它自己的executors
Task	一组被发送到一个executor的工作
Job	一个多tasks的并行计算单元，对应一个spark操作（例如save, collect）
Stage	每个job可以划分成的更小的tasks集合，类似MapReduce中的map/reduce，stages相互依赖

 

* 看过spark日志应该能够理解这些概念，save、collect等各是一个job，一个job会被划分成多个stages