Spark的架构与运行逻辑

发布时间:2021-09-03 16:23:42 作者:chen
来源:亿速云 阅读:162
# Spark的架构与运行逻辑

## 一、Spark概述

Apache Spark是一种开源的分布式计算系统,由加州大学伯克利分校AMPLab于2009年开发,2013年成为Apache顶级项目。它通过内存计算和优化的执行引擎,为大规模数据处理提供了比Hadoop MapReduce更高效的解决方案。

### 核心特性
- **内存计算**:比磁盘IO快10-100倍
- **DAG执行引擎**:支持复杂任务流水线
- **多语言API**:Scala/Java/Python/R/SQL
- **丰富的生态**:SQL、流处理、机器学习、图计算

## 二、系统架构设计

### 1. 分层架构
![Spark架构图](https://spark.apache.org/images/spark-architecture.png)

#### 1.1 资源管理层
支持多种集群管理器:
- Standalone(内置)
- Apache Mesos
- Hadoop YARN
- Kubernetes

#### 1.2 核心执行引擎
包含任务调度、内存管理、故障恢复等核心功能。

#### 1.3 高级组件库
```python
# 示例:使用PySpark的组件库
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.ml.classification import LogisticRegression

2. 核心组件

组件 功能描述
Driver 执行用户程序的main方法,创建SparkContext
Cluster Manager 分配集群资源
Executor 在工作节点上执行具体任务
Task 最小工作单元,处理单个数据分片

三、运行逻辑剖析

1. 任务提交流程

  1. 用户通过spark-submit提交应用
  2. Driver向Cluster Manager申请资源
  3. Cluster Manager启动Executor
  4. Driver将代码和任务分发给Executor
  5. 结果返回或写入存储系统

2. RDD执行模型

2.1 弹性分布式数据集(RDD)

// 示例:创建RDD的两种方式
val rdd1 = sparkContext.parallelize(Seq(1,2,3,4))
val rdd2 = sparkContext.textFile("hdfs://path/to/file")

2.2 执行阶段划分

  1. DAG构建:根据RDD的转换操作形成有向无环图
  2. Stage划分:遇到shuffle操作时划分Stage
  3. Task调度:每个Stage划分为多个Task

3. 内存管理机制

内存区域划分: - Execution Memory(执行内存) - Storage Memory(存储内存) - User Memory(用户内存) - Reserved Memory(预留内存)

// 配置示例:设置执行内存比例
spark.memory.fraction=0.6
spark.memory.storageFraction=0.5

四、性能优化策略

1. 数据分区优化

2. 持久化策略选择

存储级别 描述 适用场景
MEMORY_ONLY 只存内存 默认选项
MEMORY_AND_DISK 内存不足存磁盘 大数据集
DISK_ONLY 只存磁盘 极少使用

3. Shuffle优化

五、典型应用场景

1. 批处理

-- Spark SQL示例
SELECT department, avg(salary) 
FROM employees 
GROUP BY department

2. 流处理

# Structured Streaming示例
stream = spark.readStream.format("kafka")...
query = stream.writeStream.outputMode("complete")...

3. 机器学习

// MLlib管道示例
val lr = new LogisticRegression()
val model = lr.fit(trainingData)

六、与Hadoop对比

特性 Spark Hadoop MapReduce
执行速度 内存计算,快10-100倍 基于磁盘IO
编程模型 丰富API(RDD/DataFrame) 只有Map和Reduce
实时处理 支持微批和流处理 仅批处理
内存使用 需要较多内存 内存需求较低

七、未来发展方向

  1. 性能持续优化:Tungsten项目推进CPU优化
  2. 云原生支持:Kubernetes深度集成
  3. 融合:与深度学习框架更好结合
  4. 多语言支持:增强R/Python生态

结语

Spark通过创新的内存计算模型和高效的DAG调度机制,已成为大数据处理的事实标准。理解其架构设计和运行原理,对于开发高性能分布式应用至关重要。随着3.0版本引入自适应查询执行等新特性,Spark仍在持续进化中。

注:本文基于Spark 3.x版本编写,部分配置参数可能随版本变化而调整。 “`

这篇文章共计约1550字,采用Markdown格式编写,包含: 1. 多级标题结构 2. 表格对比 3. 代码示例 4. 列表和强调 5. 架构图示说明 6. 技术参数说明

可根据需要调整各部分内容的深度或补充具体案例。

推荐阅读:
  1. MySQL逻辑架构(一)
  2. spark(一):spark概览及逻辑执行图

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