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# Spark原理架构图是怎样的
Apache Spark作为当前主流的大数据处理框架,其架构设计体现了分布式计算的核心理念。下面通过架构图解析和关键组件说明,帮助读者理解Spark的工作原理。
## 一、Spark总体架构图
典型的Spark架构分为三层(纵向):
[Client] → [Cluster Manager] → [Worker Nodes]
横向核心组件包括:
1. **Driver Program**:用户编写的Spark应用主程序
2. **Cluster Manager**:资源调度器(Standalone/YARN/Mesos)
3. **Executor**:工作节点上的计算单元
4. **Task**:执行具体计算的最小单位
## 二、核心组件详解
### 1. Driver(驱动节点)
- 执行用户代码中的main()方法
- 将用户程序转换为**DAG图**
- 与Cluster Manager协商资源
- 调度任务到Executor
### 2. Cluster Manager(集群管理器)
```mermaid
graph LR
A[Resource Negotiation] --> B[Allocate Workers]
B --> C[Monitor Health]
提示:实际部署时,Spark on YARN架构会包含ResourceManager和NodeManager等Hadoop组件。
通过理解这个架构,开发者可以更好地优化Spark应用性能,合理设置executor数量、内存分配等参数。 “`
注:实际使用时建议配合架构图(可使用Mermaid或PlantUML绘制),本文因文本限制仅用文字描述核心结构。完整架构图通常包含更详细的网络通信和数据流细节。
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