大话Spark(5)-三图详述Spark Standalone/Client/Cluster运行模式

之前在 大话Spark(2)里讲过Spark Yarn-Client的运行模式，有同学反馈与Cluster模式没有对比， 这里我重新整理了三张图分别看下Standalone,Yarn-Client 和 Yarn-Cluster的运行流程。

1、独立（Standalone）运行模式



独立运行模式是Spark自身实现的资源调度框架，由客户端、Master节点和多个Worker节点组成。其中SparkContext既可以运行在Master节点上，也可以运行在客户端。
Worker节点可以通过ExecutorRunner运行在当前节点上的CoarseGrainedExecutorBackend进程，每个Worker节点上存在一个或多个CoarseGrainedExecutorBackend进程，每个进程包含一个Executor对象。 该对象持有一个线程池,每个线程可以执行一个task。
如上图独立模式运行流程图所示：

1. 启动应用程序，在SparkContext启动过程中，先初始化DAGScheduler 和 TaskSchedulerImpl两个调度器， 同时初始化SparkDeploySchedulerBackend，并在其内部启动DriverEndpoint 和 ClientEndpoint
2. ClientEndpoint向Master注册应用程序。Master收到注册消息后把应用放到待运行应用列表，使用自己的资源调度算法分配Worker资源给应用程序。
3. 应用程序获得Worker时，Master会通知Worker中的WorkerEndpoint创建CoarseGrainedExecutorBackend进程，在该进程中创建执行容器Executor。
4. Executor创建完毕后发送消息到Master 和 DriverEndpoint。在SparkContext创建成功后， 等待Driver端发过来的任务。
5. SparkContext分配任务给CoarseGrainedExecutorBackend执行，在Executor上按照一定调度执行任务(这些任务就是自己写的代码)
6. CoarseGrainedExecutorBackend在处理任务的过程中把任务状态发送给SparkContext，SparkContext根据任务不同的结果进行处理。如果任务集处理完毕后，则继续发送其他任务集。
7. 应用程序运行完成后，SparkContext会进行资源回收。

补充

1. SparkContext对任务的划分:每个Action操作都会触发一个job，job给到DAGScheduler，DAGScheduler把job划分成多个Stage（Stage划分算法），每个Stage创建一个Taskset， TaskSet提交给TaskScheduler，把这些task分配到之前注册来的executor上。
2. task的类型分为ShuffleMapTask 和 ResultTask， 只有最后一个task是ResultTask。每一个task针对rdd的一个partition并行执行， 一个stage的task会连续执行一个后续算子。

2、Yarn-Client运行模式


Yarn-Client工作流程如上图所示:

1. 启动应用程序，在SparkContext启动过程中， 初始化DAGScheduler调度器，使用反射方法初始化YarnScheduler 和 YarnClientSchedulerBackend。YarnClientSchedulerBackend内部启动DriverEndpoint 和 Client。Client向Yarn集群的ResourceManager申请启动Application Master。
2. ResourceManager收到请求后，在集群中选一个NodeManger，为此应用申请一个Container， 并在其中启动Application Master。前面讲过，Client模式中的ApplicationMaster不运行SparkContext，只与SparkContext进行联系进行资源的派分。
3. SparkContext启动完毕后，与Application Master通信，向Resource Manager注册， 根据任务信息申请Container资源。
4. Application Master申请到资源后，与NodeManager通信，在Container中启动YarnClientSchedulerBackend，YarnClientSchedulerBackend向客户端中的SparkContext注册并申请taskset。
5. SparkContext和运行中的任务保持通信，获取任务的状态和进度，随时掌握各个任务的运行状况，可以在任务失败时重启任务。
6. 应用程序运行完成后，SparkContext向ResourceManager申请注销并关闭自己。

3、Yarn-Cluster运行模式


Yarn-Cluster工作流程如上图所示:

1. 客户端启动Client项YARN集群提交应用程序。
2. ResourceManager收到请求后，再集群中选一个NodeManger，为此应用申请一个Container， 并在其中启动Application Master。在Application Master中进行SparkContext的初始化操作
3. Application Master向ResourceManager注册，为各个任务申请资源，并监控任务的运行状态直到结束
4. Application Master申请到资源后，与NodeManager通信，在Container中启动CoarseGrainedExecutorBackend，CoarseGrainedExecutorBackend向客户端中的SparkContext注册并申请taskset。
5. CoarseGrainedExecutorBackend运行任务并向Application Master汇报运行的状态和进度.
6. 应用程序运行完成后，SparkContext向ResourceManager申请注销并关闭。

小结

Spark虽然有多种运行模式，但是其运行架构基本上由三部分组成，

• SparkContext
• ClusterManager（集群资源管理器）
• Executor（任务执行进程）

SparkContext用于负责与ClusterManager通信，进行资源的申请、任务的分配和监控等，负责作业执行的全生命周期管理。
ClusterManager提供了资源的分配和管理，不同模式下角色有所不同。Standalone模式下由Master提供，Yarn模式下由ResourceManager担任。

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大话Spark(5)-三图详述Spark Standalone/Client/Cluster运行模式