浅谈Spark(1)

       Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。 举个例子，当有一个应用，需要在很大的图(graph)上进行Machine Learning的算法时，Spark会把整个图的数据存储在它的弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset，RDD），如下图。Spark Client会存储需要运行的程序的各种数据， 并且把它map到对于集群(Cluster)的Spark-specific的指令上，而这个集群包括了许多的Workers。之后，Cluster Manager会把这些指令转变为任务，并在各个worker节点（node）上执行。每个集群需要让应用程序调度使其达到最大的利用率和性能的提升。

图 1

       对于Spark来说，它最为重要的一部分就是它的弹性分布式数据集（RDD）。RDD是一个在大数据集上支持在内存间低容错运算的分布式存储抽象。程序员通过把能够在workers上复制并运行的闭包（函数）传递给workers，在RDD上调用各种指令。这部分会在博主之后的文章里作详细介绍。

       程序员通过编写驱动（driver）程序来连接workers的集群，driver定义了一个或多个RDD，并且在RDD上调用各种actions。与此同时，driver会追踪每个RDD的“血统”（lineage），该“血统”以有向无环图（Directed Acyclic Graph，DAG)的形式，记录了整个RDD形成的过程。而之所以能够追踪到每一个RDD的“血统”，是因为workers的进程在整个应用程序运行的过程中一直保持存在，并且通过指令能够在RAM内存里存储所有的RDD分区（partition）。

       图2是Spark的结构体系，SparkContext对象能够连接到不同类型的Cluster Manager，Cluster Manager负责对所有的应用和任务进行调配。Cluster Manager能够让各个Spark程序相互隔离，每个程序拥有自己的driver，并且运行在由Cluster Manager调配的相互隔离的executor上。目前，Spark能够支持由Java, Scala或Python所编写的应用程序。

图 2

       对于每一个在Spark上运行的程序，可以把它们看成是在相互隔离的集群上独立运行的进程集。Driver作为其中一个进程在应用程序中运行main()函数并且建造SparkContext。SparkContext协调Spark上的各个应用程序并且反过来连接负责在集群（cluster）上给所有应用程序分配资源的Cluster Manager。与此同时，SparkContext还包含了一些隐式转换（implicit conversions）和用于不同Spark特性的参数。

      目前整个Spark系统支持三种Cluster Manager：

1. Standalone
2. Apache Mesos
3. Hadoop YARN

      一旦SparkContext连接上Cluster Manager，Spark便会在Worker Node上获取Executor， 并通过Executor进行计算和数据的存储。接着，Java/Scala/Python代码会被发送到Executor上运行并成为各种各样的tasks。因为每一个应用程序都拥有各自的Executor进程，这些进程能够在各个线程上执行各种tasks，所以Executor在应用程序的整个生命周期里都一直保持存在。

      Spark采取上述方式的好处在于，应用程序之间能做到相互隔离，每个应用程序的driver在调度的决策上能够保持独立，不受其他应用程序的影响。不同应用程序里Executor的相互隔离，就像是每一个程序都运行在一个分离的JVM上。当然，这样做的话，如果要对应用程序之间进行数据分享，那就会变得十分困难。

      正如上述所提到，Driver作为进程在应用程序中运行main()函数，它主要充当两个角色：

1. 把user program转化为task：从宏观上看，Spark程序隐式地建造了一个指令的有向无环图（DAG），而Driver把这个转化为实际的物理层面上的运行计划。在这期间，各种各样的优化一直发生，把命令执行图转变成一些列状态，每个状态都包含了各种各样的任务。
2. 在Executor上调配task：一旦这个物理层面上的执行计划建立起来后，driver能够调配Executor上的每一个task，从而在所有的Executor上起到了一个宏观调控的作用。

      Executors作为worker进程一旦被建立起来，直到整个应用程序结束它们才会停止运行。总的来说就是Driver调配Executors，Executor运行各个task并返回结果。每个Executor还包含一个BlockManager，它以内存存储的形式来给RDD提供缓存。

      当然，Spark的核心依然是RDD的执行和存储。本人将在下一篇文章作更为详细的讲解。