Spark原理架构图是怎样的

发布时间:2021-12-03 17:38:02 作者:柒染
来源:亿速云 阅读:214
# 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)

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。

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  1. IT整体架构图
  2. Spark作业的原理是什么

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spark

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