本文主要分以下章节：
一、Spark专业术语定义
二、 Spark的任务提交机制
一、Spark专业术语定义
1、Application：Spark应用程序
指的是用户编写的Spark应用程序，包含了Driver功能代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码。
Spark应用程序，由一个或多个作业JOB组成，如下图所示:
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2、Driver：驱动程序
Spark中的Driver即运行上述Application的Main()函数并且创建SparkContext，其中创建SparkContext的目的是为了准备Spark应用程序的运行环境。在Spark中由SparkContext负责和ClusterManager通信，进行资源的申请、任务的分配和监控等；当Executor部分运行完毕后，Driver负责将SparkContext关闭。通常SparkContext代表Driver，如下图所示:
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3、Cluster Manager：资源管理器
指的是在集群上获取资源的外部服务，常用的有：Standalone，Spark原生的资源管理器，由Master负责资源的分配；Haddop Yarn，由Yarn中的ResearchManager负责资源的分配；Messos，由Messos中的Messos Master负责资源管理，如下图所示:
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4、Executor：执行器
Application运行在Worker节点上的一个进程，该进程负责运行Task，并且负责将数据存在内存或者磁盘上，每个Application都有各自独立的一批Executor，如下图所示:
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5、Worker：计算节点
集群中任何可以运行Application代码的节点，类似于Yarn中的NodeManager节点。在Standalone模式中指的就是通过Slave文件配置的Worker节点，在Spark on Yarn模式中指的就是NodeManager节点，在Spark on Messos模式中指的就是Messos Slave节点，如下图所示:
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6、RDD：弹性分布式数据集
Resillient Distributed Dataset，Spark的基本计算单元，可以通过一系列算子进行操作（主要有Transformation和Action操作），如下图所示:
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7、窄依赖
父RDD每一个分区最多被一个子RDD的分区所用；表现为一个父RDD的分区对应于一个子RDD的分区，或两个父RDD的分区对应于一个子RDD 的分区。如图所示:
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8、宽依赖
父RDD的每个分区都可能被多个子RDD分区所使用，子RDD分区通常对应所有的父RDD分区。如图所示:
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常见的窄依赖有：map、filter、union、mapPartitions、mapValues、join（父RDD是hash-partitioned ：如果JoinAPI之前被调用的RDD API是宽依赖(存在shuffle), 已经为大家精心准备了大数据的系统学习资料，从Linux-Hadoop-spark-......，需要的小伙伴可以点击而且两个join的RDD的分区数量一致，join结果的rdd分区数量也一样，这个时候join api是窄依赖）。
常见的宽依赖有groupByKey、partitionBy、reduceByKey、join（父RDD不是hash-partitioned ：除此之外的，rdd 的join api是宽依赖）。
9、DAG：有向无环图
Directed Acycle graph，反应RDD之间的依赖关系，如图所示:
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10、DAGScheduler：有向无环图调度器
基于DAG划分Stage 并以TaskSet的形势提交Stage给TaskScheduler；负责将作业拆分成不同阶段的具有依赖关系的多批任务；最重要的任务之一就是：计算作业和任务的依赖关系，制定调度逻辑。在SparkContext初始化的过程中被实例化，一个SparkContext对应创建一个DAGScheduler。
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11、TaskScheduler：任务调度器
将Taskset提交给worker（集群）运行并回报结果；负责每个具体任务的实际物理调度。如图所示:
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12、Job：作业
由一个或多个调度阶段所组成的一次计算作业；包含多个Task组成的并行计算，往往由Spark Action催生，一个JOB包含多个RDD及作用于相应RDD上的各种Operation。如图所示:
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13、Stage：调度阶段
一个任务集对应的调度阶段；每个Job会被拆分很多组Task，每组任务被称为Stage，也可称TaskSet，一个作业分为多个阶段；Stage分成两种类型ShuffleMapStage、ResultStage。如图所示:
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14、TaskSet：任务集
由一组关联的，但相互之间没有Shuffle依赖关系的任务所组成的任务集。如图所示:
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提示：
1）一个Stage创建一个TaskSet；
2）为Stage的每个Rdd分区创建一个Task,多个Task封装成TaskSet
15、Task：任务
被送到某个Executor上的工作任务；单个分区数据集上的最小处理流程单元。如图所示:
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总体如图所示：
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二 Spark的任务提交机制
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作业执行流程描述：
1、客户端启动后直接运行用户程序，启动Driver相关的工作：DAGScheduler和BlockManagerMaster等。
2、客户端的Driver向Master注册。
3、Master还会让Worker启动Exeuctor。Worker创建一个ExecutorRunner线程，ExecutorRunner会启动ExecutorBackend进程。
4、ExecutorBackend启动后会向Driver的SchedulerBackend注册。Driver的DAGScheduler解析作业并生成相应的Stage，每个Stage包含的Task通过TaskScheduler分配给Executor执行。
5、所有stage都完成后作业结束。
简单理解：
首先Driver和master通信（提交任务，申请资源，传送driverUrl地址）如 spark-submit xxx.jar --total-executor-cores 2 --executor-memory 512，该命令执行后master会根据提交的信息申请资源；
master主要做几件事情：1拿出所有workers上的资源；2按照资源的大小进行排序；3按照排序顺序取资源；4让worker启动executor。
最后把任务换分为stage，将stage添加到taskSet中。循环taskset，将task下发。
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Spark在不同集群中的运行架构
Spark 注重建立良好的生态系统，它不仅支持多种外部文件存储系统，提供了多种多样的集群运行模式。部署在单台机器上时，既可以用本地（Local）模式运行，也 可以使用伪分布式模式来运行；当以分布式集群部署的时候，可以根据自己集群的实际情况选择Standalone模式（Spark自带的模式）、YARN- Client模式或者YARN-Cluster模式。Spark的各种运行模式虽然在启动方式、运行位置、调度策略上各有不同，但它们的目的基本都是一致 的，就是在合适的位置安全可靠的根据用户的配置和Job的需要运行和管理Task。
2.1 Spark on Standalone运行过程
Standalone 模式是Spark实现的资源调度框架，其主要的节点有Client节点、Master节点和Worker节点。其中Driver既可以运行在Master 节点上中，也可以运行在本地Client端。当用spark-shell交互式工具提交Spark的Job时，Driver在Master节点上运行；当 使用spark-submit工具提交Job或者在Eclips、IDEA等开发平台上使用”new SparkConf.setManager(“spark://master:7077”)”方式运行Spark任务时，Driver是运行在本地 Client端上的。
其运行过程如下：
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。
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2.2 Spark on YARN运行过程
YARN 是一种统一资源管理机制，在其上面可以运行多套计算框架。目前的大数据技术世界，大多数公司除了使用Spark来进行数据计算，由于历史原因或者单方面业 务处理的性能考虑而使用着其他的计算框架，比如MapReduce、Storm等计算框架。Spark基于此种情况开发了Spark on YARN的运行模式，由于借助了YARN良好的弹性资源管理机制，不仅部署Application更加方便，而且用户在YARN集群中运行的服务和 Application的资源也完全隔离，更具实践应用价值的是YARN可以通过队列的方式，管理同时运行在集群中的多个服务。
Spark on YARN模式根据Driver在集群中的位置分为两种模式：一种是YARN-Client模式，另一种是YARN-Cluster（或称为YARN-Standalone模式）。
2.2.1 YARN框架流程
任何框架与YARN的结合，都必须遵循YARN的开发模式。在分析Spark on YARN的实现细节之前，有必要先分析一下YARN框架的一些基本原理。
Yarn框架的基本运行流程图为：
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其中，ResourceManager负责将集群的资源分配给各个应用使用，而资源分配和调度的基本单位是 Container，其中封装了机器资源，如内存、CPU、磁盘和网络等，每个任务会被分配一个Container，该任务只能在该Container中 执行，并使用该Container封装的资源。NodeManager是一个个的计算节点，主要负责启动Application所需的 Container，监控资源（内存、CPU、磁盘和网络等）的使用情况并将之汇报给ResourceManager。ResourceManager与 NodeManagers共同组成整个数据计算框架，ApplicationMaster与具体的Application相关，主要负责同 ResourceManager协商以获取合适的Container，并跟踪这些Container的状态和监控其进度。
2.2.2 YARN-Client
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。
YARN-client的工作流程分为以下几个步骤：
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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；
5.Client中的SparkContext分配Task给CoarseGrainedExecutorBackend执 行，CoarseGrainedExecutorBackend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.应用程序运行完成后，Client的SparkContext向ResourceManager申请注销并关闭自己。
2.2.3 YARN-Cluster
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。
YARN-cluster的工作流程分为以下几个步骤：
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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申请到资源已经为大家精心准备了大数据的系统学习资料，从Linux-Hadoop-spark-......，需要的小伙伴可以点击（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。
2.2.4 YARN-Client 与 YARN-Cluster 区别
理 解YARN-Client和YARN-Cluster深层次的区别之前先清楚一个概念：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。从深层次的含义讲 YARN-Cluster和YARN-Client模式的区别其实就是ApplicationMaster进程的区别。
- YARN- Cluster模式下，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；
- YARN-Client模式下，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。
来源：CSDN
作者：yiyidsj
链接：https://blog.csdn.net/yiyidsj/article/details/104197147