一、Spark三种分布式部署模式：
1.1、Spark整体架构：
1.2、spark运行流程：
1、构建Spark Application的运行环境，启动SparkContext
2、SparkContext向资源管理器（可以是Standalone，Mesos，Yarn）申请运行Executor资源，并启动StandaloneExecutorbackend。
3、Executor向SparkContext申请Task。
4、SparkContext将应用程序分发给Executor。
5、SparkContext构建成DAG图，将DAG图分解成Stage、将Taskset发送给Task Scheduler，最后由Task Scheduler将Task发送给Executor运行。
6、Task在Executor上运行，运行完释放所有资源。
1.3、spark运行特点：
1、每个Application获取专属的executor进程，该进程在Application期间一直驻留，并以多线程方式运行Task。这种Application隔离机制是有优势的，无论是从调度角度看（每个Driver调度他自己的任务），还是从运行角度看（来自不同Application的Task运行在不同JVM中），当然这样意味着Spark Application不能跨应用程序共享数据，除非将数据写入外部存储系统。
2、Spark与资源管理器无关，只要能够获取executor进程，并能保持相互通信就可以了。
3、提交SparkContext的Client应该靠近Worker节点（运行Executor的节点），最好是在同一个Rack里，因为Spark Application运行过程中SparkContext和Executor之间有大量的信息交换。
4、Task采用了数据本地性和推测执行的优化机制。
2.1、Spark Standalone模式：
（1）、资源调度框架是使用spark自带的。
（2）、采用Master/Slaves的典型架构，选中ZK来实现Master的HA。
（3）、架构图：
（4）、该模式中主要的节点有Client、Master、Worker节点，其中Driver既可以运行在Master节点上，也可以运行在本地的Client端。当使用提交程序的时候，使用new SparkConf.setManager(“spark://bigdata111:7077”)方式运行spark任务的时候，Driver是运行在本地Client端上面的。
（5）、运行过程：
spark运行的过程如下：
（1）、SparkContext连接到Master，向Master注册并申请资源（CPU Core 和Memory）。
（2）、Master根据SparkContext的资源申请要求和Worker心跳周期内报告的信息决定在哪个Worker上分配资源，然后在该Worker上获取资源，然后启动StandaloneExecutorBackend。
（3）、StandaloneExecutorBackend向SparkContext注册；
（4）、SparkContext将Applicaiton代码发送给StandaloneExecutorBackend；并且SparkContext解析Applicaiton代码，构建DAG图，并提交给DAG Scheduler分解成Stage（当碰到Action操作时，就会催生Job；每个Job中含有1个或多个Stage，Stage一般在获取外部数据和shuffle之前产生），然后以Stage（或者称为TaskSet）提交给Task Scheduler，Task Scheduler负责将Task分配到相应的Worker，最后提交给StandaloneExecutorBackend执行；
（5）、StandaloneExecutorBackend会建立Executor线程池，开始执行Task，并向SparkContext报告，直至Task完成；
（6）、所有Task完成后，SparkContext向Master注销，释放资源。
2.2、Spark Standalone-client：
（1）、Standalone-client提交任务：./spark-submit –master spark://node01:7077 –deploy-mode client –class org.apache.spark.examples.SparkPi ../lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.0.jar 100
（2）、执行流程：
1.client模式提交任务后，会在客户端启动Driver进程。
2.Driver会向Master申请启动Application启动的资源。
3.资源申请成功，Driver端将task发送到worker端执行。
4.worker将task执行结果返回到Driver端。
（3）、总结：client模式适用于测试调试程序。Driver进程是在客户端启动的，这里的客户端就是指提交应用程序的当前节点。在Driver端可以看到task执行的情况。生产环境下不能使用client模式，是因为：假设要提交100个application到集群运行，Driver每次都会在client端启动，那么就会导致客户端100次网卡流量暴增的问题。（因为要监控task的运行情况，会占用很多端口，如上图的结果图）客户端网卡通信，都被task监控信息占用。
（4）、Client端作用 ：Driver负责应用程序资源的申请、任务的分发、结果的回收、监控task执行情况。
2.3、Spark Standalone-cluster：
（1）、Standalone-cluster提交任务：./spark-submit –master spark://node01:7077 –deploy-mode cluster –class org.apache.spark.examples.SparkPi ../lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.0.jar 100
（2）、执行流程：
1、cluster模式提交应用程序后，会向Master请求启动Driver.(而不是启动application) 。
2、Master接受请求，随机在集群一台节点启动Driver进程。
3、Driver启动后为当前的应用程序申请资源。Master返回资源，并在对应的worker节点上发送消息启动Worker中的executor进程。
4、Driver端发送task到worker节点上执行。
5、worker将执行情况和执行结果返回给Driver端。Driver监控task任务，并回收结果。
（3）、总结：
1、当在客户端提交多个application时，Driver会在Woker节点上随机启动，这种模式会将单节点的网卡流量激增问题分散到集群中。在客户端看不到task执行情况和结果。要去webui中看。
2、cluster模式适用于生产环境
3、Master模式先启动Driver，再启动Application。
3.1、Spark On Yarn-client：
（1）、Yarn-Client模式中，Driver在客户端本地运行，这种模式可以使得Spark Application和客户端进行交互，因为Driver在客户端，所以可以通过webUI访问Driver的状态，默认是http://hadoop1:4040访问，而YARN通过http:// hadoop1:8088访问。
（2）、运行具体流程：
(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；
（3）、流程图：
3.2、Spark On Yarn-cluster：
（1）、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。
（2）、运行流程：
(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。
（3）、流程图：
3.3、两种模式的区别：
1、两种模式：第一种是spark on client，第二种是spark on cluster。
2、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。
3、yarn-client：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。
4、yarn-cluster：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。
4.1、Spark On Mesos：https://blog.csdn.net/qq_15300683/article/details/80933987
二、Spark中的常用术语及解释：
1、Application：用户编写的spark的程序，其中包括一个Driver功能的代码块和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码。
2、Driver：运行上述的Application的main函数并创建SparkContext，目的是为了准备spark的运行环境，在spark中有SparkContext负责和ClusterManager通信，进行资源的申请、任务的分配和监控等，当Exectutor运行完毕的时候，负责把SparkContext关闭。
3、Executor：某个Application运行在Worker节点的一个进程，该进程负责某些Task，并且负责将数据存到内存或磁盘上，每个Application都有各自独立的一批Executor，在Spark on yarn模式下，该进程被称为CoarseGrainedExecutor Backend。一个CoarseGrainedExecutor Backend有且仅有一个Executor对象，负责将Task包装成taskRuuner，并从线程池中抽取一个空闲线程运行Task，每一个CoarseGrainedExecutor Backend能够运行的Task数量取决于cpu数量。
4、Cluster Manager：指的是在集群上获取资源的外部服务，目前有三种类型：
（1）、Sparkalone：spark的原生的资源管理，由Master负责资源的分配。
（2）、Apache Mesos：与Hadoop MR兼容性良好的一种资源调度框架。
（3）、Hadoop Yarn：只要指yarn中的ResourceManager。
5、Worker：集群中可以运行Application代码的节点，在sparkstandalone模式中是通过slave文件配置的worker节点，在Spark on yarn模式下就是NodeManager节点。
6、Task：被送到某个Executor上的工作单元，和HadoopMR中的MapTask、ReduceTask概念一样，是运行Application的基本单位。多个Task组成一个Stage，而Task的调度和管理等是由TaskScheduler负责。
7、Job：包含多个Task组成的并行计算，往往由Spark Action触发生成，一个Application中往往会产生多个Job
8、Stage：每个job会被拆分成多组Task，作为一个TaskSet，也就是Stage，Stage的划分和调度是由DAGScheduler来负责的，Stage有非最终的Stage（Shuffle Map Stage）和最终Stage（Result Stage）两种，Stage的边界就是发生Shuffle的地方。
9、DAGScheduler：根据Job构建DAG，并提交给Stage给TaskScheduler。其划分Stage的依据是RDD之间的依赖的关系找出开销最小的调度方法，如图：
10、TaskScheduler：将TaskSet交给Worker运行，每个Executor运行什么Task就在此时发生的，TashScheduler维护所有的TaskSet，当Executor向Driver发生心跳时，TaskScheduler会根据资源剩余情况分配相应的Task，另外TaskScheduler还维护着所有的Task的运行标签，重试失败的Task，如图：
ps：在不同运行模式下任务调度器具体为：
（1）、Spark On Standalone模式为：TaskSchedule。
（2）、Yarn Client模式为：YarnClientClusterScheduler。
（3）、Yarn Cluster模式为：YarnClusterScheduler。
总结：
Job=多个stage，Stage=多个同种task, Task分为ShuffleMapTask和ResultTask，Dependency分为ShuffleDependency和NarrowDependency。
三、Spark各体系部分：
1、Driver：
（1）、一个spark作业运行的时候包括一个Driver进程，也就是作业的主进程，具有main函数，并且有SparkContext的实例，是程序得主入口。
（2）、功能：负责向集群申请资源，向master注册信息，负责作业的调度，作业的解析，生成stage并调度Task到Executor上。
（3）、Driver在程序运行之前，已经申请过了资源，Driver和Executor进行通讯，不需要和Master进行通讯。
2、Cluster Manager：
（1）、Master
（2）、Yarn
（3）、Mesos
3、Worker：
（1）、管理当前节点内存，CPU使用情况，接受Master分配过来的资源指令。
（2）、发送心跳的时候，主要给Master发送workId，运行代码的工作是Executor。
（3）、BlockManager：管理Spark中的数据，无论数据在磁盘还是在内存中。
4、BlockManager原理：
（1）、Driver上有BlockManagerMaster，负责各节点上的BlockManger内存管理的元数据进行维护。
（2）、每个BlockManager由四个组件：DiskStore负责对磁盘上的数据进行读写；MemoryStore负责对内存中的数据进行读写；ConnectionManager负责建立BlockManager到远程节点的BlockManager的网络连接；BlockTransferServer负责对远程其他节点的BlockManager的数据读写。
（3）、每个BlockManager创建之后会向BlockManagerMaster进行注册，BlockManagerMaster会为其创建对应的BlockManagerInfo。
（4）、BlockManager进行写操作时，比如RDD运行过程中的中间数据，或则指定的persist，会优先将数据写入内存，内存大小不够才会将部分数据写入磁盘。
（5）、如果persist指定要replication，那么会使用BlockTransferServer将数据的一份副本拷贝到其他的节点上。
（6）、BlockManager进行数据读写的时候，比如shuffleRead操作，如果能从本地读取数据，那么就会利用DiskStore或MemoryStore从本地读取数据，如果本地没有数据，就会用ConnectionManager与有数据的BlockManager建立连接，然后用BlockTransferServer从远程BlockManager读取数据。
（7）、只要使用BlockManager执行了数据增删改查的操作，那么就必须将Block的BlockStatus上报到BlockManagerInfo内部到BlockStauts进行增删改查，从而对元数据进行维护。
四、Spark中的RDD：
1、机制：RDD分布式弹性数据集，简单理解就是一种数据结构，RDD执行过程中会形成DAG图，然后lineage保证容错性。从屋里角度来说，RDD存储的是Block和Node之间的映射。
2、五大特性：
（1）、RDD是由一个或则多个Partition组成的List。每一个Partition都会被一个Task处理，分区数决定了并行计算的数量，默认情况下，HDFS上面一个Block就是一个Partition。
（2）、每一个Partition都有一个计算函数。RDD中的Partition是并行的，所以是分布式计算的。
（3）、依赖于其他的RDD列表。
（4）、key-value数据类型的RDD分区器、控制分区策略和分区数。
（5）、每个分区都有一个优先位置列表。
3、宽窄依赖：
（1）、宽依赖：多个子RDD的Partition依赖一个父RDD的Partition。
（2）、窄依赖：每一个父RDD的一个Partition只被一个子RDD的Partition使用。
4、创建方式：
（1）、并行化创建：一个已经存在于Driver Program中的集合，如set、list。
（2）、读取外部存储上面的数据：比如HDFS、Hive、HBase，或则任何提供Hadoop InputFormat的数据源，也可以本地读取txt、csv数据集。
5、RDD操作函数：
（1）、transformation：返回值是RDD，不会马上提交到Spark集群运行。例如:Map、Filter、groupBy、reduceByKey，
（2）、action：返回值不是RDD，会形成DAG图，提交到Spark集群运行，并立即返回结果。例如collect、foreach。
（3）、注意：reduce是action算子。
（4）、CrontroRoller：crontroroller是控制算子，比如cache、persist。
（5）、cache和persist的区别：cache和persist都是持久化的算子，cache的默认缓存等级只有MEMORY_ONLY，cache底层是调用persist的，persisi可以根据需要设置缓存等级。在checkPoint之前应该做一个cache或则persist操作，将结果保存起来，shuffle之后做persist，因为shuffle会涉及到网络传输，可能会丢失数据，shuffle之前做persist，框架默认将数据持久化到磁盘。
6、数据本地性：
（1）、PROCESS_NODE：缓存在本地节点的数据。
（2）、NODE_LOCAL：本地节点磁盘上的数据。
（3）、ANY：指非本地节点数据。
五、Spark中的容错机制：
1、checkPoint：数据检查点，会发生拷贝，浪费资源。适用于宽依赖。
2、lineAge：记录数据的更新，每次更新都会记录下来，比较复杂且比较耗费性能。适用于DAG中的lineAge太长，重算太耗费时间。
（1）、lazy的记录了数据的来源，RDD是不可变的，且是lazy级别的，且RDD之间构成了链条，lazy是弹性的基石。
（2）、记录元数据，每次修改都记录，写或则修改操作都是基于RDD粗粒度的，RDD的读取可以是细粒度，也可以是粗粒度。
（3）、简化复杂度。
六、Spark中数据倾斜的解决办法：
1、前提是定位数据倾斜，是OOM了，还是任务执行缓慢，可以看日志，看webUI。
2、避免不必要的shuffle。
3、分拆发生数据倾斜的记录。
4、改变并行度，可能并行度太少了，导致个别Task的压力太大了。
5、两阶段聚合，先局部聚合，再全局聚合。
6、自定义partition，分散key的分布，使其更加均匀。
七、Spark中的累加器和广播变量：
1、累加器：
（1）、全局唯一的，只增不减，记录全局集群的唯一状态。
（2）、在Executor中修改它，在Driver中读取它，只能在Driver端定义初始化。
2、广播变量：
（1）、只能在Driver端定义，不能再Executor端定义。
（2）、在Driver端可以修改广播变量的值，在Executor中无法修改广播变量的值。
（3）、如果Exectuor端获取到了Driver的变量，如果不使用广播变量Exector有多少个Task就有多少Driver端的变量副本。反之就只有一份。
3、区别：累加器是Executor级别的共享，广播变量是Task级别的共享两个Application，不可以共享累加器，但是同一个Application不同的Job可以共享。
八、Spark中Shuffle：
1、ShuffleManager：主要复制shuffle过程中的执行，计算和处理的组件，Spark1.2之前是HashShuffleManager，Spark1.2之后是SortShuffleManager。Shuffle是划分DAG中Stage的标识，RDD中的Transformation函数中，又分为宽依赖和窄依赖，这两个主要的区别就是是否发生Shuffle，宽依赖会发生Shuffle。
2、HashShuffleManager：
（1）、ShuffleWriter：1、会创建出M*R个文件，文件的开销很大；2、数据的落盘是通过ShuffleWriterGroup的writers方法得到一个DiskBlockObjectWriter对象；3、writers是通过ShufflleWriterDependency来获取后续Partition的数量；4、输出结果放在HashMap中；个人认为的亮点：每一个Partition相当于一个任务，这个数量和后续的任务相对应，从而形成流水线高效并发地处理任务。
（2）、ShuffleRead：1、都是使用HashShuffleReader的read方式；2、调用MapOutputTracer的getMapSizesByExecutorId方法来获取上游Shuffle的位置信息；3、请求Driver端的MapOutputTrackerMaster来获取上游Shuffle的位置信息；4、判断ShuffleDependency是否定义aggeration；5、采用外部排序的方式来对数据进行排序并放入内存中。
3、SortShuffleManager：
（1）、ShuffleWriter：1、判断是否需要Combine，如果需要，则在外部排序中进行聚合并排序；2、外部排序用PartitionedAppendOnlyMap来存放数据；3、Map超过阈值则spill到磁盘，所有数据处理完则merge内存和磁盘的数据，形成一个大文件；4、每个Partition的在数据文件中的起始位置和结束位置写入到索引文件；个人认为的亮点：减少文件的输出，aggregator从内存操纵移动到了磁盘。
（2）、ShuffleRead：1、都是使用HashShuffleReader的read方式；2、调用MapOutputTracer的getMapSizesByExecutorId方法来获取上游Shuffle的位置信息；3、请求Driver端的MapOutputTrackerMaster来获取上游Shuffle的位置信息；4、判断ShuffleDependency是否定义aggeration；5、采用外部排序的方式来对数据进行排序并放入内存中。
九、Spark中的优化：
1、平台层面的调优：防止不必要的jar包分发，提高数据的本地性，选择高效的存储格式如parquet。
2、应用程序层面的调优：过滤操作符的优化降低过多小任务，降低单条记录的资源开销，处理数据倾斜，复用RDD进行缓存，作业并行化执行等等。
3、JVM层面的调优：设置合适的资源量，设置合理的JVM，启用高效的序列化方法如kyro，增大off head内存等等
