Spark核心组件

Spark核心组件

1、RDD

resilient distributed dataset, 弹性分布式数据集。逻辑上的组件,是spark的基本抽象，代表不可变，分区化的元素集合,可以进行并行操作。该类封装了RDD的基本操作，例如map、filter、persist等,除此以外，PairRDDFunctions封装了KV类型RDD的操作，例如groupByKey和join。对于spark的KV类型RDD直接隐式转换成PairRDDFunctions类，具备了byKey的操作。

RDD轻量级集合，内部没有数据。内部，每个RDD具有5方面主要属性：

1. 分区列表
2. 用于计算每个切片的函数（算法）
3. 到其他RDD的依赖列表
4. (可选)对于KV类型的RDD有一个分区类
5. (可选)计算每个切片的首选位置列表

spark中所有的调度和执行都是基于这些方法，也允许每个RDD实现自己的计算方式。RDD的方法主要包含两种类型Transformations和action。返回rdd都是变换，不会导致job的执行，延迟计算，延迟到action方法的调用。

1.1 transform

• map
• filter
• mapValues
• flatMap
• reduceByKey
• groupByKey
• sortByKey

2、SparkContext

上下文创建时，在worker节点直接启动job的执行器进程(CoarseGrainedExecutorBackend)，spark入口点，表示到spark集群的一个连接。创建该类时，同时创建task调度器和后台调度器，后台调度器还要决定默认并发度问题。

3、DagScheduler

高级调度层，面向stage进行调度，为每个job计算stage，寻找最优路径执行job。该调度器以taskset方式提交stage给下层调度器(TaskScheduler)。Spark以shuffle为边界，将众多的RDD划分成stage，窄依赖的RDD划分到一个stage中。shuffle依赖需要多个stage，DAG调度检测运行task的首选位置，该调度器将位置信息和状态传递给底层的task调度器。DAG调度器处理因shuffle output丢失导致故障，此时上一个stage需要重新提交。在阶段stage内，不是由shuffle output丢失导致的故障都由下层的task调度器处理。缓存跟踪，避免rdd重复计算。首选位置：首选那个节点来执行task。为了防止内存泄漏，job完成后清除数据结构。递归提交每个Stage，每个stage都是以Tasket方式提交任务集合给下层的TaskScheduler，因此Dag调度器需要计算每个stage的任务集合。提交的阶段通过分区列表映射成Task集合，ShuffleMapStage对应ShuffleTask,ResultStage对应
ResultTask。

4、TaskSchedulerImpl

5、SchedulerBackend

6、job

activejob，提交给调度器的最顶层work单位，每个job可能需要多各stage的执行，并产生中间结果。

7、stage

stage是task的集合，数量同stage的最后的一个rdd的分区数相同。stage按照shuffle进行划分边界，存在前后依赖，上一阶段计算输出，下一个提取上一个的结果。主要有两种类型stage：

1. ResultStage
   最后的阶段，执行action。在RDD的某些分区上应用函数来计算action的结果。
2. ShuffleMapStage
   产生map的output，stage如果重用了rdd，可以跨job共享。该阶段是DAG图计算过程中的中间阶段，执行时保存输出文件供reduce任务抓取，该阶段可以单独提交，DagScheduler.submitMapStage();

8、Task