浅谈Spark内部运行机制-创新互联
Spark中最重要的机制有那些？
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1.RDD，2.Spark调度机制，3Shuffle过程
什么是RDD?
可以这么说，你懂了RDD，基本上就可以对Hadoop和Spark的一半给吃透了，那么到底是RDD
RDD(弹性分布式数据集）首先体现数据集，RDD是对原始数据的封装，该种数据结构内部可以对数据进行逻辑分区，其次分布式体现是并行计算以及需要解决容错问题，也就是根据依赖，找到第一层RDD，最后根据RDD编号与分区编号，可以唯一确定该分区对应的块编号，就能从存储介质中提取出分区对应的数据。在就是弹性，RDD在可以不改变内部存储数据记录的前提下，去调整并行计算单元的划分结构（这个可能就是Stage）
基本概念
（1）应用程序：用户构建的Spark应用程序，包含驱动程序（一个Driver功能的代码）和在集群的多个工作结点上运行的Executor代码。
（2）驱动程序：包含main入口函数并在main函数内实例化SparkContext对象的应用程序称为驱动应用程序。不说了，直接上代码如下：
Var logFile="YOUR_SPARK_HOME/README.md"//本地文件目录
val conf=new SparkConf().setAppName("Simple Application");//给Application命名
val sc=new SparkContext(conf);（3）Master（ClusterManager）管理者整个集群，目前Spark主要支持三种类型：Standlone模式，Mesos模式，Yarn模式。
（4）Worker节点：运行Worker守护进程的集群结点。
（5）任务执行器（Executor）:一个Worker节点上可能有多个Executor, 每个Executor都拥有固定的核心数量和堆栈大小。
（6）作业(job)::包含多个Task(任务)组成的并行计算（并排的那些分区）），往往由Spark的action触发产生。在Spark中通过runJob方法向Spark集群中提交Job
（7）阶段（Stage）：每个job会因为RDD之间的依赖关系被拆分成多个Task集合，其名称称为Stage，每一个Task集合，也可以叫TaskSet（任务集）
补充：
每个Application中可能有多个job，相互独立。
每个Worker可以起一个或多个Executor。
每个Executor由若干core组成，每个Executor的每个core一次只能执行一个Task。
每个Task执行的结果就是生成了目标RDD的一个partiton。依赖于并行计算如何理解？
4.1分区是并行计算的基本单位：一个原始数据分成了10个分区，那么就可以同时并行这个10分区，是不是可以这样去理解？不一定，如果都是窄依赖，没有问题，但其中会涉及到宽依赖，这其中就会产生分区与分区之间的数据进行交叉，反正不像同时完这10个分区数据这么快。
4.2每个分区内数据的计算当成一个并行任务，每个并行任务包含一个计算链，每一个CPU核心就去执行这些计算连。直接，简单，干脆，不玩虚的，上代码理解计算链：
rdd.map(line=>line.length).filter().等等之类的。
如果这些计算链之间都是独立的，而且互不影响，那么我们可以并行计算。我们可以将这些链条之间的关系定义为窄依赖（一对一依赖和范围依赖）
RDD为什么要划分Stage，怎么划分stage？
如果子RDD一个分区内的数据依赖于多个父RDD中分区的数据，这个叫做宽依赖，或者叫做Shuffle依赖，那么如果有多个子RDD，每个子RDD都依赖多个父RDD中分区的数据，我们是不是要想办法把RDD数据保存起来，提供给这些子分区计算使用，否则是不是每个分区都要重新计算多个父RDD数据，也在这个地方开始划分Stage的原因。凡是遇到宽依赖，就划分stage。
Spark如何管理资源？
Spark集群管理器分为三种，Standlone模式，Mesos模式，Yarn模式。这是重点，但又不是很重要，所以这地方不是十分了解，也没有多大损失。
Spark内部如何调度？
DAGScheduler是面向Stage的任务调度器，负责接收Spark应用提交的Job，根据RDD的依赖关系划分Stage，并提交Stage给TaskScheduler
TaskScheduler是面向Task的任务调度器，它接受DAGScheduler提交过来的TaskSets,然后把一个个Task提交到Work结点运行，每个Executor运行什么Task也是在此处分配的。
最重要的就是这张图了：
(1)任何的Spark应用程序都包含Driver和Executor代码。Spark应用程序首先在Driver初始化SparkContext。因为SparkContext是Spark应用程序通往集群的唯一途径。在SparkContext里面包含了两个调度器，一个是DAGScheduler和TaskScheduler，在创建SparkContext对象的同时也自动创建了这两个类。
（2）SparkContext初始化完成后，首先根据Spark的相关配置，想Cluster Master申请所需要的资源，然后在各个Worker结点初始化相应的Executor。Executor初始化完成后，Driver将通过对Spark应用程序中的RDD代码进行解析，生成相应的RDD graph(RDD图），该图描述了RDD的相关信息及彼此之间的依赖关系。即是图中第一个部分，这些RDD Objects
（3）RDD图构建完毕后，Driver将提交给DAGScheduler进行解析。DAGScheduler在解析RDD图的过程中，当遇到Action算子后将进行逆向解析，根据RDD之间的依赖关系，以及是否存在Shuffle，将RDD图解析成一系列具有先后依赖关系的Stage。Stage以shuffle进行划分，即如果两个RDD之间存在依赖关系，DAGScheduler将会在这RDD之间拆分为两个Stage进行执行，且只有前一个Stage执行完毕之后，才执行后一个Stage。
（4）DAGScheduler将划分的一系列的Stage（TaskSet），按照Stage的先后顺序依次提交给底层的调度器TaskScheduler执行。
（5）TaskScheduler接收到DAGScheduler的stage任务后，将会在集群环境中构建一个TaskSetManager实例来管理Stage（TaskSet）的生命周期。
(6)TaskSetManager将会把相关的计算代码，数据资源文件等发送到相应的Executor上，并在相应的Executor上启动线程池执行。
（7）在Task执行的过程中，可能有部分应用程序涉及到I/0的输入输出，在每个Executor由相应的BlockManager进行管理，相关BlockManager的信息将会与Driver中的Blocktracker进行交互和同步。
（8）在TaskThreads执行的过程中，如果存在运行错误，或其他影响的问题导致失败，TaskSetManager将会默认尝试3次，尝试均失败后将上报TaskScheduler，TaskScheduler如果解决不了，在上报DAGScheduler，DAGScheduler将根据各个Worker结点的运行情况重新提交到别Executor中执行。
（9）TaksThread执行完毕后，将把执行的结果反馈给TaskSetManager，TaskSetManager反馈给TaskScheduler，TaskScheduler在上报DAGScheduler，DAGScheduler将根据是否还存在待执行的的Stage，将继续循环迭代提交给TaskScheduler去执行。
（10）待所有的Stage都执行完毕后，将会最终达到应用程序的目标，或者输出到文件，或者在屏幕显示等，Driver的本次运行过程结束，等待用户的其他指令或者关闭。
（11）在用户显示关闭SparkContext,整个运行过程结束，相关的资源或被释放，或被回收。
Spark这种运行形式有利于不同Application之间的资源调度，同时也就意味着不同的Application无法做到相互通信和信息交互。
Driver负责所有任务调度，所以他应该尽可能地靠近Worker结点，能在同一个网络中最后了。
10.Shuffle是怎么个过程？
只有当Shuffle依赖中父RDD所有分区的数据被计算和存储完毕后，子RDD才会开始拉取需要的分区数据。这里将整个数据传输的过程称为Spark的Shuffle过程。在Shuffle过程中，把一个分区数据计算完毕到数据被写入到磁盘的过程，称为Shuffle写过程。对应的，在子RDD某个分区计算的过程中，把所需的数据从父RDD拉取过来的过程，称为Shuffle读过程。
不论是Spark还是Hadoop，在对待shuffle的过程中有着诸多类似，一些概念可以直接套用，例如shuffle过程中，提供数据的一端称作map端， map端生成的任务称为mapper.对应的，接受数据的一端称作reduce端，reduce端每个拉取数据的任务称为reducer。Shuffle过程的本质是将map端获得的数据使用分区器进行划分，并将数据发送给对应的reducer的过程。
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