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前言

本文总结了Spark架构原理,其中主要包括五个组件：Driver、Master、Worker、Executor和Task，简要概括了每个组件是干啥的，并总结提交spark程序之后，这五个组件运行的详细步骤。

1、流程图

为了直观，就把流程图放在最前面了
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2、Driver

driver是一个进程，我们编写的spark程序运行在driver上，由dirver进程执行，driver是作业的主进程，具有main函数，是程序的入口点，driver进程启动后，向master发送请求，进行注册，申请资源，在后面的executor启动后，会向dirver进行反注册，dirver注册了executor后，正式执行spark程序，读取数据源，创建rdd或dataframe，生成stage,提交task到executor

3、Master

Master是个进程，主要负责资源的调度和分配，集群的监控等。

4、Worker

worke是个进程，主要负责两个，一个是用自己的内存存储RDD的某个或某些partition，另一个是启动其他进程和线程，对RDD上的partition进行处理和计算。

5、Executor

Executor是个进程，一个Executor执行多个Task，多个Executor可以并行执行，可以通过–num-executors来指定Executor的数量，但是经过我的测试，Executor最大为集群可用的cpu核数减1。

6、Task

Task是个线程，具体的spark任务是在Task上运行的，某些并行的算子，有多少个分区就有多少个task，但是有些算子像take这样的只有一个task。

7、详细的流程

1、Driver进程启动之后，会进行一些初始化的操作，在这个过程中，会发送请求到master
2、Master，接收到Driver的注册之后，发送请求给Worker,进行资源的调度和分配，也就是Executor的分配
3、Worker接收到master的请求，启动Executor
4、Executor启动之后，会向Driver进行反注册
5、Driver注册了Executor之后，正式开始执行Spark程序，首先读取数据源，创建RDD
6、HDFS文件被读取到多个Worker节点，形成RDD
7、在worker上生成RDD之后，Driver会根据我们对RDD定义的操作，提交相应数量的Task到Executor上