2 Spark运行原理和执行流程

这个大纲涵盖了Spark运行过程的各个关键环节,从应用程序的提交、DAG的构建,到任务的划分、调度、执行,再到结果的收集和处理,以及容错、监控等高级主题。

通过对每个环节的深入剖析,我们可以理解Spark是如何将用户编写的高层次代码转换为底层的分布式执行计划,并在集群上高效地计算和处理大规模数据的。

我们还讨论了一些性能调优的技巧,如数据持久化、本地化等,这些都是开发高性能Spark应用程序的关键。同时,我们也关注了Spark的容错能力和监控机制,它们保证了Spark应用程序在故障和异常情况下的稳定性和可靠性。

2.1 Spark应用程序入口

• Driver主程序
• SparkContext初始化

2.2 构建执行DAG

• 从RDD动作操作开始
• 根据RDD血缘关系反向构建DAG

2.3 任务划分和调度

• DAGScheduler将DAG划分为Stage
• TaskScheduler将Stage划分为Task
• TaskScheduler将Task分发给Executor执行

2.4 任务执行和计算

• Executor接收Task,反序列化Task
• Executor执行Task,计算RDD分区数据
• Executor将计算结果返回给Driver

2.5 结果收集和处理

• Driver收集所有Executor返回的结果
• Driver对结果进行合并、排序等处理
• Driver将最终结果返回给用户程序

2.6 容错和错误恢复

• Executor失败重试机制
• 基于RDD血缘关系的数据恢复
• Checkpoint机制,保存RDD数据

2.7 监控和调优

• Spark Web UI监控作业状态
• 使用SparkConf调整配置参数
• 使用持久化(Persist)优化数据复用
• 数据本地化(Data Locality)优化