Spark系列(三)Spark的工作机制

什么时候才能回归到看论文，写感想的日子呀~刚刚交完房租的我血槽已空。看了师妹关于Spark报告的PPT，好怀念学生时代开组会的时光啊，虽然我已经离开学校不长不短两个月，但我还是非常认真的翻阅了，并作为大自然的搬运工来搬运知识了。

Spark的执行模式

1、Local，本地执行，通过多线程来实现并行计算。
2、本地伪集群运行模式，用单机模拟集群，有多个进程。
3、Standalone，spark做资源调度，任务的调度和计算。部署繁琐。

4、Yarn， Mesos，通用的统一资源管理机制，可以在上面运行多种计算框架。

着重介绍比较广泛应用集群管理器Yarn

YARN 是在 Hadoop 2.0中引入的集群管理器，它可以让多种数据处理框架运行在一个共享的资源池上，并且通常安装在与 Hadoop 文件系统（简称 HDFS）相同的物理节点上。

第一步是找到你的 Hadoop 的配置目录，并把它设为环境变量HADOOP_CONF_DIR。这个目录包含 yarn-site.xml 和其他配置文件；如果你把 Hadoop 装到 HADOOP_HOME 中，那么这个目录通常位于HADOOP_HOME/conf 中，否则可能位于系统目录 /etc/hadoop/conf中。然后用如下方式提交你的应用：
export HADOOP_CONF_DIR="..." 
spark-submit --master yarn yourapp

有两种将应用连接到集群的模式：客户端模式以及集群模式。在客户端模式下应用的驱动器程序运行在提交应用的机器上（比如你的笔记本电脑），而在集群模式下，驱动器程序也运行在一个 YARN 容器内部。这就涉及了应用的两种提交方式。

应用的提交方式

Driver运行在客户端，即为客户端模式

Driver运行在集群上，是集群中的某一个Worker，即集群模式

执行流程

基于上图我们将详细介绍资源的调度和任务的分配，主要从Application的调度-Job调度-Stage调度来说明

Application的调度

多用户需要共享集群资源时，可以依据集群管理者的配置，分配资源

YARN：配置每个应用分配的executor数量，每个executor占用的的内存大小和CPU核数

Job的调度

stage：  DAGScheduler

Stage的调度

Stage的DAG以最后执行的 Stage为根进行广度优先遍历，遍历到最开始执行的Stage执行。DAGScheduler中还维持了几个重要的Key-Value集 ：

waitingStages中记录仍有未执行的父Stage，防止过早执行；

runningStages中保存正在执行的Stage，防止重复执行；

最后

以上就是孝顺荔枝为你收集整理的Spark系列(三)Spark的工作机制的全部内容，希望文章能够帮你解决Spark系列(三)Spark的工作机制所遇到的程序开发问题。

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