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1.3 Spark架构和核心模块。🏰 ​

Spark采用了经典的主从(Master/Worker)架构模型,整体上由Driver程序、集群管理器(Cluster Manager)、工作节点(Worker Node)组成。

Spark架构 ​

  1. Driver程序 🎛️ Driver是Spark应用的主控程序,负责任务的调度、资源的分配和监控整个集群的运行状况。

  2. 集群管理器 🏭 集群管理器负责集群资源的管理和调度,Spark支持多种集群管理器,如Standalone、YARN、Mesos等。

  3. 工作节点 👷 工作节点是集群中的计算节点,负责执行具体的任务。每个工作节点上都运行一个或多个Executor进程。

  4. 执行器(Executor) 🚀 执行器是工作节点上的一个进程,负责执行Driver分配的计算任务,并将结果返回给Driver。

下面是一个简单的Spark架构图示:

  ┌───────────────────┐
  │    Driver程序     │
  └───────────────────┘
           │
           ▼
  ┌───────────────────┐
  │    集群管理器     │
  └───────────────────┘
      │         │
      ▼         ▼
┌─────────┐ ┌─────────┐
│ Worker  │ │ Worker  │
│  节点   │ │  节点   │
│┌───────┐│ │┌───────┐│
││Execu- ││ ││Execu- ││
││ tor   ││ ││ tor   ││
│└───────┘│ │└───────┘│
└─────────┘ └─────────┘

Spark生态系统 ​

Spark不仅仅是一个计算框架,它还提供了一整套数据处理的生态系统,包括:

  1. Spark Core 🌟 Spark Core是Spark的核心模块,提供了RDD编程接口、任务调度、内存管理等基础功能。

  2. Spark SQL 🗄️ Spark SQL是Spark用于结构化数据处理的模块,提供了类SQL的查询接口和DataFrame、Dataset编程API。

  3. Spark Streaming 🌊 Spark Streaming是Spark的实时流处理模块,支持从Kafka、Flume等数据源实时读取、处理数据流。

  4. Spark MLlib 🤖 MLlib是Spark的机器学习库,提供了常用的机器学习算法和模型评估、调优工具。

  5. Spark GraphX 📈 GraphX是Spark的图计算模块,支持图的并行计算和处理。

Spark的这些模块基于相同的架构和底层组件,可以无缝集成,实现复杂的数据处理和分析任务。这也是Spark被称为"大数据处理的瑞士军刀"的原因。🔨

你对Spark的架构和生态系统还有什么疑问吗?欢迎随时提出来讨论。👨‍🏫下面我们将深入探讨RDD的并行计算原理,记得跟上节奏!

问题 ​

用通俗易懂的语言给你解释一下Spark架构中的这三个核心角色。😊 ​

markdown

# Driver程序 - 指挥官 🎖️
Driver程序就像是Spark应用的"指挥官",它负责指挥和协调整个应用的运行。

就像一个项目经理,Driver程序要制定任务计划(DAG),跟踪任务进度,合理分配资源,确保项目顺利完成。🎯

具体来说,Driver要负责:
- 把用户写的Spark代码解析成任务图(DAG)
- 跟集群管理器申请资源,分配任务给工作节点
- 监控任务的运行状态,处理错误和异常
- 收集任务结果,返回给用户或写入外部存储

# 集群管理器 - 资源管家 💼
集群管理器就像是一个"资源管家",它掌管着整个集群的硬件资源(CPU、内存),负责把这些资源分配给不同的Spark应用。

就像一个酒店的前台,集群管理器要登记Driver的资源请求,匹配空闲的房间(资源),安排合适的工作节点来承担任务。🏨

常见的集群管理器有:
- Spark Standalone:Spark自带的资源管理器,适合单独部署Spark的场景
- Hadoop YARN:Hadoop生态的资源调度系统,适合和Hadoop集成的场景
- Apache Mesos:通用的集群管理平台,适合多框架混合部署的场景

# 工作节点 - 工程师 👷
工作节点就是集群里的"工程师",他们负责干具体的活 - 执行Driver分配的计算任务。

就像一个施工队,工作节点领取项目部(Driver)分发的任务,使用自己的工具和机器(Executor)开展工作。🔧

工作节点要负责:
- 启动一到多个Executor进程,运行计算任务
- 跟Driver汇报任务状态,接收新的任务指令
- 管理计算任务使用的内存、CPU等资源

工作节点通常组成了集群的主要计算能力,任务的执行效率很大程度上取决于工作节点的性能。💪

希望通过以上比喻,Spark架构中的Driver、集群管理器、工作节点对你来说不再是抽象的概念,而是形象生动的角色了。它们各司其职,通力协作,共同完成Spark应用的运行。