Spark核心技术之运行模式

上一章节详细讲了Spark的运行原理，没有关注的童鞋可以关注加米谷大数据查看上一章节的详细内容。通过Spark运行原理的讲解大家了解了Spark在底层的运行，那Spark的运行模式又是什么样的呢？通过本文以下的讲解大家可以详细的学习了解。

1、Spark运行模式主要分为以下几种，如图所示。

2、Spark on Standalone 模式 Standalone模式如下图所示。

3、Standalone运行过程

1）SparkContext连接到Master，向Master注册并申请资源（CPU Core and Memory）；

2） uMaster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Executor； Executor向SparkContext注册；

3）SparkContext将Applicaiton代码发送给Executor；同时SparkContext解析Applicaiton代码，构建DAG图，并提交给DAGScheduler分解成Stage，然后以Stage（或者称为TaskSet）提交给TaskScheduler，TaskScheduler负责将Task分配到相应的Worker，最后提交给Executor执行；

4）Executor会建立Executor线程池，开始执行Task，并向SparkContext报告，直至Task完成；

5）所有Task完成后，SparkContext向Master注销，释放资源。如图所示。

4、Spark on Yarn-Client 模式

1）Yarn-Client 第一步：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；

2）Yarn-Client 第二步：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Application Master；

3）Yarn-Client 第三步：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；

4）Yarn-Client 第四步：一旦ApplicationMaster申请到资源后，便与对应的NodeManager通信，要求它在获得的Container中启动Executor，启动后会向Client中的SparkContext注册并申请Task；

5）Yarn-Client 第五步：Client中的SparkContext分配Task给Executor执行，Executor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）Yarn-Client 第六步：应用程序运行完成后，Client的SparkContext向ResourceManager申请注销并关闭自己。如图所示。

5、Spark on Yarn-Cluster模式 1）Yarn-Cluster 第一步：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）Yarn-Cluster 第二步：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）Yarn-Cluster 第三步：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）Yarn-Cluster 第四步：一旦ApplicationMaster申请到资源后，便与对应的NodeManager通信，要求它在获得的Container中启动启动Executor，启动后会向ApplicationMaster中的SparkContext注册并申请Task；

5）Yarn-Cluster 第五步：ApplicationMaster中的SparkContext分配Task给Executor执行，Executor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）Yarn-Cluster 第六步：应用程序运行完成后，ApplicationMaster向ResourceManager申请注销并关闭自己。如下图所示。