开始本篇笔记。此前的研究会Spark研究报告共享出来（由于篇幅的限制，它将被划分成制品），为了帮助刚接触Spark的朋友们尽快入门。
以下開始正文。
1. 项目背景
Spark项目于2009年诞生于UC Berkeley AMP Lab并于2010年正式提交Apache Software Foundation成为开源项目。眼下已经成为Apache下的明星项目，其代码提交活跃度在整个社区的全部项目中名列前茅。
2. Spark的性能
若运算过程所有在内存中完毕，与Hadoop集群支持Map/Reduce的Streaming计算相比。在计算速度方面，Spark会有100x倍的性能提升；即使运算会产出中间文件，速度也有10x倍的提升。
3. 编译
从官网下载合适的Spark版本号，建议下载pre-built版本号，能够省去不少依赖问题。
Installing Doc的build guide是用Maven来编译Spark源代码的，且编译过程中有些细节參数须要指定。这里不再赘述，直接參考官网guide就可以。
4. Spark集群的部署模式
4.1 Spark集群部署模式
眼下支持下面几种部署方式：
1) Standalone模式
将Spark集群单独部署，不与不论什么现有系统耦合，cluster manager由Spark的master实例担任。这是最简单的部署模式。
详细部署时，可启多个master实例，借助zookeeper消除单点故障。从而实现HA：zookeepr选出”现役”的master，其余实例standby，若当前master实例故障，则zookeeper从standby的实例中选新主。
2) Apache Mesos模式
cluster manager由mesos master实例来担任。实现资源分配及任务调度。
3) Hadoop YARN模式
cluster manager由YARN ResourceManager来担任
注意：Spark程序编译时须要引入YARN支持才干应用YARN模式。
关于这3种部署模式的具体说明。可參考官网文档的说明。
4.2 Spark集群典型结构
从Cluster Mode Overview文档可知，一个典型的Spark集群包括的组件例如以下图所看到的。
Spark应用提交Spark集群后。任务脚本中创建的Spark context对象（又称为driver program。事实上是在Sparkclient所在机器上启动的一个JVM进程）会依次运行例如以下步骤：
1) 建立与cluster manager进程的连接
2) 向manager申请任务所需资源（worker节点上的executor进程。实现详细的计算及数据存储）
3) 将应用程序代码（jar或.py文件）发往申请到的executor进程
4) 向executor进程发送由调度器分解job->stages->tasks后的tasks并由后者负责运行
几点补充说明：
1) Spark context无法也无须感知其底层的cluster manager是何种类型（3种可能：Spark standalone/apache mesos/hadoop yarn），仅仅要它能够通过culster manager申请到executor进程。它就能够运行Spark应用。
2) 每一个Spark应用均会申请独立的executor进程（即不同的Spark任务相应的进程间相互独立）。长处：实现应用隔离，从调度端看。不同应用创建各自的Spark context实例，每一个driver仅仅调度自己的任务；从执行端看，不同应用的executor进程执行在各自的JVM上。缺点：若不借助外部存储系统。数据无法在不同的Spark应用间共享。
3) Spark应用申请的executor进程在应用的运行时间内保持alive，且它以multi-threading方式运行详细的计算任务。
4) Spark context实例所属的driver program负责在集群上调度任务。故在部署上，driver的部署节点应尽可能靠近worker节点。最好部署在同一局域网内。
未完待续。下篇笔记将会介绍怎样通过Sparkclient向Spark集群提交计算任务。
【參考资料】
1. Spark Overview
2. Cluster Mode Overview
3. Spark Documentation PS: 这里有不少从浅到深的Spark资料
========================= EOF ====================
版权声明：本文博主原创文章，博客，未经同意不得转载。