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Spark运行架构
Spark运行架构
Spark框架的核心是一个计算引擎，整体来说，它采用了标准master-slave的结构。
如下图所示，它展示了一个Spark执行时的基本结构。图形中的Driver表示master，负责管理整个集群中的作业任务调度。图形中的Executor则是slave，负责实际执行任务。
Driver
Spark驱动节点，用于执行Spark任务中的main方法，负责实际代码的执行工作。Driver在Spark作业执行时主要负责：
- 将用户程序转化为作业(job)
- 在Executor之间调度任务(task)
- 跟踪Executor的执行情况
- 通过UI展示查询运行情况
实际上。我们无法准确地描述Driver的定义，因为在整个编程过程中没有看到任何有关Driver的字眼。所以简单理解，所谓的Driver就是驱使整个应用运行起来的程序，也称之为Driver类。
Executor
Spark Executor是集群中工作节点(Worker)中的一个JVM进程，负责在Spark作业中运行具体任务(Task)，任务彼此之间相互独立。Spark应用启动时，Executor节点被同时启动，并且始终伴随着整个Spark应用的生命周期而存在。如果有Executor节点发生了故障或奔溃，Spark应用也可以继续执行，会将出错节点上的任务调度到其他Executor节点上继续运行。
Executor有两个核心功能：
- 负责运行组成Spark应用的任务，并将结果返回给驱动器进程；
- 它们通过自身的块管理器(Block Manager)为用户程序中要求缓存的RDD提供内存式存储。RDD是直接缓存在Executor进程内的，因此任务可以在运行时充分利用缓存数据加速运算。
Master & Worker
上面两个是计算中的两大组件，而Master和Work则是独立部署环境中资源调度的两大组件
Spark集群的独立部署环境中，不需要依赖其他的资源调度框架，自身就实现了资源调度的功能，所以环境中还有其他两个核心组件：Master 和 Worker， 这里的 Master是一个进程，主要负责资源的调度和分配，并进行集群的监控等职责，类似于 Yarn 环境中的 ResourceManager ，而 Worker 呢， 也是进程，一个 Worker 运行在集群中的一台服务器上，由 Master 分配资源对数据进行并行的处理和计算，类似于 Yarn 环境中的 NodeManager 。
ApplicationMaster
Hadoop用户向 Yarn 集群提交应用程序时， 提交程序中应该包含 ApplicationMaster ，用于向资源调度器申请执行任务的资源容器 Container ，运行用户自己的程序任务job，监控整个任务的执行，跟踪整个任务的状态，处理任务失败等异常情况。
说的简单点就是，ResourceManager(资源)和Driver(计算)之间的解耦合靠的就是ApplicationMaster。
核心概念
Executor 与 Core
Spark Executor 是集群中运行在工作节点(Worker)中的一个JVM进程， 是整个集群中的专门用于计算的节点。在提交应用中，可以提供参数指定计算节点的个数，以及对应的资源。这里的资源一般指的是工作节点Executor的内存大小和使用的虚拟CPU核(Core)数量。
Spark 应用程序提交到 Yarn 环境中执行的时候，一般会有两种部署执行的方式：Client 和 Cluster 。 两种模式主要区别在于： Driver 程序的运行节点位置。
Yarn Client 模式
Client 模式将用于监控和调度的 Driver 模块在客户端执行，而不是在 Yarn 中，所以一般用于测试。
- Driver 在任务提交的本地机器上运行
- Driver 启动后会和 ResourceManager 通讯申请启动 ApplicationMaster
- ResourceManager 分配 container ，在适合的 NodeManager 上启动 ApplicationMaster， 负责向 ResourceManager 申请 Executor 内存。
工作流程：
1.启动master和worker . worker负责整个集群的资源管理，worker负责监控自己的cpu,内存信息并定时向master汇报
2.在client中启动Driver进程，并向master注册
3.master通过rpc与worker进行通信，通知worker启动一个或多个executor进程
4.executor进程向Driver注册，告知Driver自身的信息，包括所在节点的host等
5.Driver对job进行划分stage，并对stage进行更进一步的划分，将一条pipeline中的所有操作封装成一个task，并发送到向自己注册的executor进程中的task线程中执行
6.应用程序执行完成，Driver进程退出
Cluster 模式
In cluster mode, however, the driver is launched from one of the Worker processes inside the cluster, and the client process exits as soon as it fulfills its responsibility of submitting the application without waiting for the application to finish.也就是说，在cluster模式下，Driver进程将会在集群中的一个worker中启动，而且客户端进程在完成自己提交任务的职责后，就可以退出，而不用等到应用程序执行完毕。
1.在集群的节点中，启动master , worker进程，worker进程启动成功后，会向Master进行注册。
2.客户端提交任务后，ActorSelection（master的actor引用）,然后通过ActorSelection给Master发送注册Driver请求（RequestSubmitDriver）
3.客户端提交任务后，master通知worker节点启动driver进程。(worker的选择是随意的，只要worker有足够的资源即可)driver进程启动成功后，将向Master返回注册成功信息
4.master通知worker启动executor进程
5.启动成功后的executor进程向driver进行注册
6.Driver对job进行划分stage，并对stage进行更进一步的划分，将一条pipeline中的所有操作封装成一个task，并发送到向自己注册的executor
进程中的task线程中执行
7.所有task执行完毕后，程序结束。
参考
https://www.bilibili.com/video/BV11A411L7CK?p=28&spm_id_from=pageDriver
https://blog.csdn.net/m0_37758017/article/details/80469263
转载：https://blog.csdn.net/Stray_Lambs/article/details/117445981