Spark 内核概述
Spark内核泛指Spark的核心运行机制，包括Spark核心组件的运行机制、Spark任务调度机制、Spark内存管理机制、Spark核心功能的运行原理等，熟练掌握Spark内核原理，能够帮助我们更好地完成Spark代码设计，并能够帮助我们准确锁定项目运行过程中出现的问题的症结所在。
Spark核心组件回顾
· Driver
Spark驱动器节点，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；
· Executor
更合适的是一个类中的计算对象
Spark Executor节点是一个JVM进程，负责在 Spark 作业中运行具体任务，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节点发生了故障或崩溃，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。
Spark通用运行流程概述
图1-1为Spark通用运行流程，不论Spark以何种模式进行部署，任务提交后，都会先启动Driver进程，随后Driver进程向集群管理器注册应用程序，之后集群管理器根据此任务的配置文件分配Executor并启动，当Driver所需的资源全部满足后，Driver开始执行main函数，Spark查询为懒执行，当执行到action算子时开始反向推算，根据宽依赖进行stage的划分，随后每一个stage对应一个taskset，taskset中有多个task，根据本地化原则，task会被分发到指定的Executor去执行，在任务执行的过程中，Executor也会不断与Driver进行通信，报告任务运行情况。
Spark 部署模式
Spark支持3种集群管理器（Cluster Manager），分别为：
Standalone：独立模式，Spark原生的简单集群管理器，自带完整的服务，可单独部署到一个集群中，无需依赖任何其他资源管理系统，使用Standalone可以很方便地搭建一个集群；
Apache Mesos：一个强大的分布式资源管理框架，它允许多种不同的框架部署在其上，包括yarn；
Hadoop YARN：统一的资源管理机制，在上面可以运行多套计算框架，如map reduce、storm等，根据driver在集群中的位置不同，分为yarn client和yarn cluster。
实际上，除了上述这些通用的集群管理器外，Spark内部也提供了一些方便用户测试和学习的简单集群部署模式。由于在实际工厂环境下使用的绝大多数的集群管理器是Hadoop YARN，因此我们关注的重点是Hadoop YARN模式下的Spark集群部署。
Spark的运行模式取决于传递给SparkContext的MASTER环境变量的值，个别模式还需要辅助的程序接口来配合使用，目前支持的Master字符串及URL包括：
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l Master URL |
n Meaning |
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l local |
n 在本地运行，只有一个工作进程，无并行计算能力。 |
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l local[K] |
n 在本地运行，有K个工作进程，通常设置K为机器的CPU核心数量。 |
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l local[*] |
n 在本地运行，工作进程数量等于机器的CPU核心数量。 |
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l spark://HOST:PORT |
n 以Standalone模式运行，这是Spark自身提供的集群运行模式，默认端口号: 7077。详细文档见:Spark standalone cluster。 |
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l mesos://HOST:PORT |
n 在Mesos集群上运行，Driver进程和Worker进程运行在Mesos集群上，部署模式必须使用固定值:--deploy-mode cluster。详细文档见:MesosClusterDispatcher. |
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l yarn-client |
n 在Yarn集群上运行，Driver进程在本地，Executor进程在Yarn集群上，部署模式必须使用固定值:--deploy-mode client。Yarn集群地址必须在HADOOP_CONF_DIR or YARN_CONF_DIR变量里定义。 |
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l yarn-cluster |
n 在Yarn集群上运行，Driver进程在Yarn集群上，Work进程也在Yarn集群上，部署模式必须使用固定值:--deploy-mode cluster。Yarn集群地址必须在HADOOP_CONF_DIR or YARN_CONF_DIR变量里定义。 |
用户在提交任务给Spark处理时，以下两个参数共同决定了Spark的运行方式。
- –master MASTER_URL ：决定了Spark任务提交给哪种集群处理。
- –deploy-mode DEPLOY_MODE：决定了Driver的运行方式，可选值为Client或者Cluster。
Standalone集群有四个重要组成部分，分别是：
Driver：是一个进程，我们编写的Spark应用程序就运行在Driver上，由Driver进程执行；
Master(RM)：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；
Worker(NM)：是一个进程，一个Worker运行在集群中的一台服务器上，主要负责两个职责，一个是用自己的内存存储RDD的某个或某些partition；另一个是启动其他进程和线程（Executor），对RDD上的partition进行并行的处理和计算。
Executor：是一个进程，一个Worker上可以运行多个Executor，Executor通过启动多个线程（task）来执行对RDD的partition进行并行计算，也就是执行我们对RDD定义的例如map、flatMap、reduce等算子操作。
在Standalone Client模式下，Driver在任务提交的本地机器上运行，Driver启动后向Master注册应用程序，Master根据submit脚本的资源需求找到内部资源至少可以启动一个Executor的所有Worker，然后在这些Worker之间分配Executor，Worker上的Executor启动后会向Driver反向注册，所有的Executor注册完成后，Driver开始执行main函数，之后执行到Action算子时，开始划分stage，每个stage生成对应的taskSet，之后将task分发到各个Executor上执行。
Standalone Cluster模式
在Standalone Cluster模式下，任务提交后，Master会找到一个Worker启动Driver进程， Driver启动后向Master注册应用程序，Master根据submit脚本的资源需求找到内部资源至少可以启动一个Executor的所有Worker，然后在这些Worker之间分配Executor，Worker上的Executor启动后会向Driver反向注册，所有的Executor注册完成后，Driver开始执行main函数，之后执行到Action算子时，开始划分stage，每个stage生成对应的taskSet，之后将task分发到各个Executor上执行。
注意，Standalone的两种模式下（client/Cluster），Master在接到Driver注册Spark应用程序的请求后，会获取其所管理的剩余资源能够启动一个Executor的所有Worker，然后在这些Worker之间分发Executor，此时的分发只考虑Worker上的资源是否足够使用，直到当前应用程序所需的所有Executor都分配完毕，Executor反向注册完毕后，Driver开始执行main程序。
YARN模式运行机制
YARN Client模式
在YARN Client模式下，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，随后ResourceManager分配container，在合适的NodeManager上启动ApplicationMaster，此时的ApplicationMaster的功能相当于一个ExecutorLaucher，只负责向ResourceManager申请Executor内存。
ResourceManager接到ApplicationMaster的资源申请后会分配container，然后ApplicationMaster在资源分配指定的NodeManager上启动Executor进程，Executor进程启动后会向Driver反向注册，Executor全部注册完成后Driver开始执行main函数，之后执行到Action算子时，触发一个job，并根据宽依赖开始划分stage，每个stage生成对应的taskSet，之后将task分发到各个Executor上执行。
YARN Cluster模式
在YARN Cluster模式下，任务提交后会和ResourceManager通讯申请启动ApplicationMaster，随后ResourceManager分配container，在合适的NodeManager上启动ApplicationMaster，此时的ApplicationMaster就是Driver。
Driver启动后向ResourceManager申请Executor内存，ResourceManager接到ApplicationMaster的资源申请后会分配container，然后在合适的NodeManager上启动Executor进程，Executor进程启动后会向Driver反向注册，Executor全部注册完成后Driver开始执行main函数，之后执行到Action算子时，触发一个job，并根据宽依赖开始划分stage，每个stage生成对应的taskSet，之后将task分发到各个Executor上执行。