本篇文章给大家分享的是有关怎么分析spark计算框架，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。

创新互联企业建站,十余年网站建设经验，专注于网站建设技术，精于网页设计，有多年建站和网站代运营经验，设计师为客户打造网络企业风格，提供周到的建站售前咨询和贴心的售后服务。对于网站建设、做网站中不同领域进行深入了解和探索，创新互联在网站建设中充分了解客户行业的需求，以灵动的思维在网页中充分展现，通过对客户行业精准市场调研，为客户提供的解决方案。

首先明确一点：学计算框架主要就是学2部分：1.资源调度 2.任务调度

写一个spark程序包含加载配置文件，创建上下文，创建RDD , 调用RDD的算子，用户在算子中自定义的函数

map端：狭窄的理解是MapReduce中的map端，本质就是将数据变成你想要的形式，例如：按照空格切分，乘2等等操作。

shuffle : 分为shuffle write（临时存到本地磁盘）和shuffle read（从磁盘拉数据，同一个分区的拉到一个partition上）阶段，本质就是数据的规整，例如同一个分区的拉到一块。

reduce端：狭窄的理解是MapReduce中的reduce端，本质就是数据的聚合

宽泛的理解2个stage之间，前面的可以说是map端，后面的stage可以理解为reduce端，中间正好需要shuffle过程，且shuffle过程需要再shuffle write阶段将数据暂时存到本地磁盘上。

spark专业术语：

任务相关的专业术语：

1.application：用户写的应用程序（包含2部分：Driver Program（运行应用的main()方法，创建spark上下文 ）和Executor Program(用户在算子中自定义的函数)）

2.job:一个action类算子触发执行的操作,有多少个action类算子就有多少个job,一个应用程序可以有多个job.

3.stage(阶段):一组任务（task）就是一个stage，例如MapReduce中一组的map task（一个切片对应一个map task）,一个job中可以有有多个stage（根据宽依赖为分界线来划分的）

.4.task(任务：底层就是一个thread(线程))：在集群运行时最小的执行单元

集群相关的专业术语：

Master:资源管理的主节点

Worker:资源管理的从节点

Executor:执行任务的进程，运行在worker节点上，负责运行task,负责将数据存储到内存或磁盘，每个application有多个独立的Executors

ThreadPool:线程池，存在与Executor进程中，task在线程池中运行

RDD的依赖关系

RDD有5大特性：

1.一个RDD有多个partition组成。

2.每个算子实质上作用于每个partition上。

3.每个RDD依赖其父RDD.

4.可选项 :分区器是作用于KV格式的RDD上

5.可选项：RDD会提供一系列的最佳的计算位置

父RDD不知道其子RDD,但是子RDD知道的的所有父RDD

1.窄依赖：父RDD与子RDD,partition的关系是一对一，这种情况并没有shuffle过程

例如：map(x=>x.split(" "))

2.宽依赖 : 父RDD与子RDD,partition之间的关系是一对多，这种情况下一般都会导致shuffle数据规整的过程

例如：groupByKey()->相同key的二元组一定在同一个分区中，无参的情况下子RDD的分区数等于父RDD的分区数（也就是会先计算key的hash函数再与父RDD的分区数求余，所以最终的数据一定会散落在这几个分区中），当然你可以传入参数，这个参数用于锁定该子RDD有多少个分区,后面调优的时候会用到。

groupBy:根据指定的作为分组依据，同sortBy和sortByKey

宽窄依赖的作用是：将job切割成多个stage.从祖先RDD开始找，如果是窄依赖继续往下找，以宽依赖为切割点，分为2个stage

那么为什么要划分出stage呢？因为每个stage中的RDD都是窄依赖，没有shuffle过程，且每个partition都是一对一的关系，所以可以在后面以管道的形式使每个partition上的task并行处理 (简单说就是为了是每个task以管道的形式进行计算)

关于stage的一个结论：stage与stage之间是宽依赖，stage内部都是窄依赖

形成一个DAG(有向无环图)需要从最后一个RDD往前回溯：因为子RDD知道父RDD,但是父RDD不知道子RDD

RDD中不是存储的真实数据，而是存储的对数据处理的逻辑过程

对于KV格式的RDD应该说：存储的逻辑过程的返回类型是二元组类型我们称为是KV格式的RDD

每个task作用于partition所在的block或副本所在的节点上（计算向数据移动，本地化可以大大减少网络传输），这里task的计算逻辑（也就是这个展开式），处理的结果并没有落地（存到磁盘的意思），而是以管道的模式，一条一条数据的从partition（逻辑上的，数据存在block上）中读到内存，在内存中一直连续的执行，直到最后执行完这个task才可能会落地，一条接着一条的流式处理，一个task中的数据像流水线一样，多个task是并行计算的。

伪代码中的输出：一条filter的输出，一条map的输出，交替出现，而不是先将filter中的所有数据都打印出来，再打印map的数据。

从这里就能明显感觉到spark计算框架比MapReduce计算框架的优势：基于内存迭代，不需要落地，不需要存储到磁盘，减少了磁盘IO,大大提高了效率。

几个问题：

1.stage中的task（管道模式）并行计算，什么时候会落地磁盘呢？

①如果是stage后面是action类算子

collect:将每个管道中的输出结果收集到driver端的内存中

saveAsTextFile:将每个管道中的输出结果保存到指定目录，可以是本地磁盘，也可以是hdfs中

count:将管道的计算结果统计记录数，返回给Driver

②如果是stage后面是stage

在shuffle write节点会写到本地磁盘暂时存储，因为内存中的数据不够稳定，为了防止reduce task拉取数据失败

2.spark在计算过程中，是不是非常消耗内存？

不是，正常使用，因为管道是很细的不会导致内存过大，多个task并行运算，也是正常使用，但是如果使用控制类算子的 cache,就会消耗大量内存，因为如果一个rdd调用cache(),会将这个管道，开一个口，将数据复制一份放到内存中存储，方便下次运行，但是非常消耗内存。

3.RDD弹性分布式数据集，为什么不存储数据，还依然叫数据集？

因为它有处理数据的能力，可以通过生活的例子来举例说明：例如：滴滴虽然每年一直亏损，但是市值依然很高，因为他虽然没钱，但有创造钱的能力

对比一下spark和MapReduce的计算模式的差异：

mapreduce是1+1=2 2+1=3

spark是1+1+1=3

spark的任务调度过程：

1.首先编写一个Application（上面的这个程序缺少一个action算子）,一个spark应用程序是基于RDD来操作的，会先创建出相应的RDD对象，然后建立一个系统DAG(有向无环图)

2.DAGScheduler(有向无环图调度器)分割这个DAG，将其分割成多个stage,每个stage中有一组的task，所以也叫TaskSet(任务集合)，一个stage就是一个TaskSet

3.将TaskSet提交给TaskScheduler(任务调度器),经由集群管理者发送任务到worker节点运行,监控task,会重试失败的task和掉队的task，不可能无限重试，所以限制重试次数为3次，默认最大失败次数为4次，如果重试了3次还是失败，此时TaskScheduler会向DAGScheduler汇报当前失败的task所在的stage失败，此时DAGScheduler收到汇报也会重试该stage,重试次数默认为4次，注意此时已经成功执行的task不需要再重新执行了，只需要提交失败的task就行，如果stage重试4次失败，说明这个job就彻底失败了，job没有重试。

那么问题是发送到哪个work节点呢?最好是存储节点（HDFS）包含计算节点(这里是spark集群)，因为这样为了数据本地化。根据文件名就可以获得该文件的所有信息，根据文件名可以获得每一个block的位置，以及block所在节点的ip等，然后就将task发送到该节点运行就行。

4.task放到work节点的executor进程中的线程池中运行

spark资源调度的方式

粗粒度的资源调度

在任务执行前申请到所需的所有资源，当所有 task 执行完毕后再释放资源

优点：task 直接使用已经申请好的资源，执行效率高

缺点：所有的 task 执行完毕才释放资源，可能导致集群资源浪费，例如只剩一个 task 迟迟不能结束，那么大量资源将被闲置

细粒度的资源调度

任务执行时，task 自己去申请资源，执行完毕后释放资源

优点：使集群资源得以充分利用

缺点：task 需要自己申请资源，执行效率低

spark on standalone 执行流程

1> worker 节点启动，向 master 汇报信息，该信息被存储在 workers 对象中，workers 底层使用 HashSet 数据结构，为了防止同一台 worker 节点在 master 中注册两次（worker 节点挂掉但是迅速恢复可能会导致此问题）

2> 在客户端提交任务，这里以客户端提交方式为例，首先客户端会启动 driver 进程，然后构建Spark Application的运行环境，创建 SparkContext 对象，这会创建并初始化 TaskScheduler 和 DAGScheduler 两个对象

3> 当两个对象创建完成后，TaskScheduler 会向 master 为 Application 申请资源， Application 的信息会注册在 master 上的 waitingApps 对象中，waitingApps 使用 ArrayBuffer 存储数据

4> 当 waitingApps 集合中的元素发生变化时会回调 schedule() 方法，这时 master 就知道有 Appliacation 在请求执行。master 会去读取 workers 来获取自己掌握的 worker 节点，然后在资源充足的 worker 节点上为 Appliacation 分配资源 -> 通知 worker 节点启动Executor 进程，Executor 进程启动时会在内部初始化一个线程池，用来执行 task

–master 采用轮循方式分配资源，确保整个集群的资源得到充分利用，并有利于后面分发 task 时实现数据本地化–每一个 worker 节点上默认为 Applacation 启动 1 个 Executor 进程，该 Executor 进程默认使用 1G 内存和该 worker 节点上空闲的所有的核可通过在提交任务时使用 - -executor-cores 和 - -executor-memory 来手动指定每个 Executor 使用的资源–spark 采用粗粒度的资源调度，当所有 task 都执行完毕后，才进行资源回收

5> 当 Executor 成功启动后，会去向 TaskScheduler 反向注册，此时 TaskScheduler 就得到所有成功启动的 Executor 的信息

6> SparkContext 对象解析代码构建DAG（有向无环图）交给 DAGScheduler，每一个 job 会构建一个DAG图，DAGScheduler 根据 DAG 中 RDD 的宽窄依赖将其切分成一个个 stage，每个 stage 中包含一组 task，每个 task 因为都是窄依赖，不会产生 shuffle，所以都是 pipeline（管道） 计算模式

7> DAGScheduler 将一个 stage 封装到一个 taskSet 中，传给 TaskScheduler，TaskScheduler拿到后遍历 taskSet ，得到一个个 task，解读其要计算的数据，然后调用 HDFS 的 API 得到数据所在的位置

8> 本着计算向数据靠拢的原则，TaskScheduler 将 task 分发到其所要计算的数据所在的节点的 Executor 进程中，task 最后会被封装到线程池里的一个线程中执行，task 执行的过程中 TaskScheduler 会对其进行监控

9> 如果 task 执行失败，TaskScheduler 会进行重试，再次分发该 task ，最多重试3次；

如果 task 陷入挣扎并且 spark 开启了推测执行，TaskScheduler 会换一个节点分发陷入挣扎的 task，两个 task 谁先执行完就以谁的结果为准

陷入挣扎的判定标准：当75%的 task 已经执行完毕后，这时 TaskScheduler 每隔10ms会计算一次剩余 task 当前执行时间的中值 t，然后以 t 的1.5倍 为标准，未执行完的 task 当前执行时间如果大于 t*1.5 则该 task 被判定为陷入挣扎的 task

10> 如果3次重试后 task 依然执行失败，该 task 所在的 stage 就会被判定为失败，TaskScheduler 会向 DAGScheduler 反馈，DAGScheduler 会重试失败的 stage，最多重试4次，如果4次重试后该 stage 依然失败，则该 job 被判定为失败，程序中止

DAGScheduler 重试 stage 时只会重试 stage 中失败的 task

11> 当所有 task 成功执行完毕后或 job 失败，driver 会通知 master， master 会通知 worker kill 掉 Executor，完成资源回收

以上就是怎么分析spark计算框架，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联行业资讯频道。