Spark原理架构图是怎样的

# 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]

3. Worker Node（工作节点）

• 每个节点包含：
  • Executor进程（1个或多个）
  • 本地存储（BlockManager）
  • 网络通信组件

三、执行流程示意图

1. 提交应用：spark-submit提交到集群
2. 资源分配：Cluster Manager分配Worker
3. 任务分发：Driver将Task发送到Executor
4. 结果返回：通过BlockManager汇总数据

四、关键设计亮点

1. 内存计算：RDD在内存中迭代计算
2. DAG调度：将作业划分为Stage和Task
3. 容错机制：Lineage血统记录+Checkpoint
4. 统一栈：SQL/Streaming/MLlib共享引擎

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。