Spark 架构与作业执行流程

2019年6月8日 165次阅读 来源: Java旅行者

1. 名词解释：

作业相关的名词解释

  1. Application：Spark Application的概念和Hadoop MapReduce中的类似，指的是用户编写的Spark应用程序，包含了一个Driver 功能的代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码

  2. Driver：Spark中的Driver即运行上述Application的main()函数并且创建SparkContext，其中创建SparkContext的目的是为了准备Spark应用程序的运行环境。在Spark中由SparkContext负责和ClusterManager通信，进行资源的申请、任务的分配和监控等；当Executor部分运行完毕后，Driver负责将SparkContext关闭。通常用SparkContext代表Drive

  3. Executor：Application运行在Worker 节点上的一个进程，该进程负责运行Task，并且负责将数据存在内存或者磁盘上，每个Application都有各自独立的一批Executor。在Spark on Yarn模式下，其进程名称为CoarseGrainedExecutorBackend，类似于Hadoop MapReduce中的YarnChild。一个CoarseGrainedExecutorBackend进程有且仅有一个executor对象，它负责将Task包装成taskRunner，并从线程池中抽取出一个空闲线程运行Task。每个CoarseGrainedExecutorBackend能并行运行Task的数量就取决于分配给它的CPU的个数了

  4. Cluster Manager：指的是在集群上获取资源的外部服务，目前有：

    • Standalone：Spark原生的资源管理，由Master负责资源的分配
    • Hadoop Yarn：由YARN中的ResourceManager负责资源的分配

  5. Worker：集群中任何可以运行 Application 代码的节点，类似于 YARN 中的 NodeManager 节点。在 Standalone 模式中指的就是通过 Slave 文件配置的 Worker 节点，在 Spark on Yarn 模式中指的就是 NodeManager 节点

  6. 作业（Job）：包含多个Task组成的并行计算，往往由Spark Action催生，一个JOB包含多个RDD及作用于相应RDD上的各种Operation

  7. 阶段（Stage）：每个Job会被拆分很多组Task，每组任务被称为Stage，也可称TaskSet，一个作业分为多个阶段

  8. 任务（Task）： 被送到某个Executor上的工作任务

提交作业有四种方式，分别是 Driver运行在 Worker 上，Driver 运行在客户端，yarn client 模式和 yarn cluster 模式

2. Driver 运行在 Worker 上的执行流程

《Spark 架构与作业执行流程》 123

作业执行流程描述：

  1. 客户端提交作业给Master

  2. Master让一个Worker启动Driver，即SchedulerBackend。Worker创建一个DriverRunner线程，DriverRunner启动SchedulerBackend进程。

  3. 另外Master还会让其余Worker启动Exeuctor，即ExecutorBackend。Worker创建一个ExecutorRunner线程，ExecutorRunner会启动ExecutorBackend进程。

  4. ExecutorBackend启动后会向Driver的SchedulerBackend注册。SchedulerBackend进程中包含DAGScheduler，它会根据用户程序，生成执行计划，并调度执行。对于每个stage的task，都会被存放到TaskScheduler中，ExecutorBackend向SchedulerBackend汇报的时候把TaskScheduler中的task调度到ExecutorBackend执行。

  5. 所有stage都完成后作业结束。

3. Driver 运行在客户端

《Spark 架构与作业执行流程》 image

作业执行流程描述：

  1. 客户端启动后直接运行用户程序，启动Driver相关的工作：DAGScheduler和BlockManagerMaster等。

  2. 客户端的Driver向Master注册。

  3. Master还会让Worker启动Exeuctor。Worker创建一个ExecutorRunner线程，ExecutorRunner会启动ExecutorBackend进程。

  4. ExecutorBackend启动后会向Driver的SchedulerBackend注册。Driver的DAGScheduler解析作业并生成相应的Stage，每个Stage包含的Task通过TaskScheduler分配给Executor执行。

  5. 所有stage都完成后作业结束。

4. 基于 YARN 的 Spark 架构与作业执行流程

4.1 Yarn-Client 模式

《Spark 架构与作业执行流程》 image

  1. Spark Yarn Client向YARN的ResourceManager申请启动Application Master。同时在SparkContent初始化中将创建DAGScheduler和TASKScheduler等，由于我们选择的是Yarn-Client模式，程序会选择YarnClientClusterScheduler和YarnClientSchedulerBackend；

  2. ResourceManager收到请求后，在集群中选择一个NodeManager，为该应用程序分配第一个Container，要求它在这个Container中启动应用程序的ApplicationMaster，与YARN-Cluster区别的是在该ApplicationMaster不运行SparkContext，只与SparkContext进行联系进行资源的分派；

  3. Client中的SparkContext初始化完毕后，与ApplicationMaster建立通讯，向ResourceManager注册，根据任务信息向ResourceManager申请资源（Container）；

  4. 一旦ApplicationMaster申请到资源（也就是Container）后，便与对应的NodeManager通信，要求它在获得的Container中启动启动CoarseGrainedExecutorBackend，CoarseGrainedExecutorBackend启动后会向Client中的SparkContext注册并申请Task；

  5. Client中的SparkContext分配Task给CoarseGrainedExecutorBackend执行，CoarseGrainedExecutorBackend运行Task并向Driver汇报运行的状态和进度，以让Client随时掌握各个任务的运行状态，从而可以在任务失败时重新启动任务；

  6. 应用程序运行完成后，Client的SparkContext向ResourceManager申请注销并关闭自己。

4.2 YARN-Cluster 模式

在YARN-Cluster模式中，当用户向YARN中提交一个应用程序后，YARN将分两个阶段运行该应用程序：第一个阶段是把Spark的Driver作为一个ApplicationMaster在YARN集群中先启动；第二个阶段是由ApplicationMaster创建应用程序，然后为它向ResourceManager申请资源，并启动Executor来运行Task，同时监控它的整个运行过程，直到运行完成。

《Spark 架构与作业执行流程》 image

  1. Spark Yarn Client向YARN中提交应用程序，包括ApplicationMaster程序、启动ApplicationMaster的命令、需要在Executor中运行的程序等；

  2. ResourceManager收到请求后，在集群中选择一个NodeManager，为该应用程序分配第一个Container，要求它在这个Container中启动应用程序的ApplicationMaster，其中ApplicationMaster进行SparkContext等的初始化；

  3. ApplicationMaster向ResourceManager注册，这样用户可以直接通过ResourceManage查看应用程序的运行状态，然后它将采用轮询的方式通过RPC协议为各个任务申请资源，并监控它们的运行状态直到运行结束；

  4. 一旦ApplicationMaster申请到资源（也就是Container）后，便与对应的NodeManager通信，要求它在获得的Container中启动启动CoarseGrainedExecutorBackend，CoarseGrainedExecutorBackend启动后会向ApplicationMaster中的SparkContext注册并申请Task。这一点和Standalone模式一样，只不过SparkContext在Spark Application中初始化时，使用CoarseGrainedSchedulerBackend配合YarnClusterScheduler进行任务的调度，其中YarnClusterScheduler只是对TaskSchedulerImpl的一个简单包装，增加了对Executor的等待逻辑等；

  5. ApplicationMaster中的SparkContext分配Task给CoarseGrainedExecutorBackend执行，CoarseGrainedExecutorBackend运行Task并向ApplicationMaster汇报运行的状态和进度，以让ApplicationMaster随时掌握各个任务的运行状态，从而可以在任务失败时重新启动任务；

  6. 应用程序运行完成后，ApplicationMaster向ResourceManager申请注销并关闭自己。

4.3 YARN-Client 与 YARN-Cluster 区别

理解YARN-Client和YARN-Cluster深层次的区别之前先清楚一个概念：Application Master。在YARN中，每个Application实例都有一个ApplicationMaster进程，它是Application启动的第一个容器。它负责和ResourceManager打交道并请求资源，获取资源之后告诉NodeManager为其启动Container。从深层次的含义讲YARN-Cluster和YARN-Client模式的区别其实就是ApplicationMaster进程的区别。

  • YARN-Cluster模式下，Driver运行在AM(Application Master)中，它负责向YARN申请资源，并监督作业的运行状况。当用户提交了作业之后，就可以关掉Client，作业会继续在YARN上运行，因而YARN-Cluster模式不适合运行交互类型的作业；

  • YARN-Client模式下，Application Master仅仅向YARN请求Executor，Client会和请求的Container通信来调度他们工作，也就是说Client不能离开。

    原文作者：Java旅行者
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