作者：周志湖
网名：摇摆少年梦
微信号：zhouzhihubeyond
本节主要内容
- Spark运行方式
- Spark运行原理解析
本节内容及部分图片来自：
http://blog.csdn.net/book_mmicky/article/details/25714419
http://blog.csdn.net/yirenboy/article/details/47441465
这两篇文件对Spark的运行架构原理进行了比较深入的讲解，写得非常好，建议大家认真看一下，在此向作者致敬！
1. Spark运行方式
用户编写完Spark应用程序之后，需要将应用程序提交到集群中运行，提交时使用脚本spark-submit进行，spark-submit可以带多种参数，参数选项可以通过下列命令查看
root@sparkmaster:/hadoopLearning/spark-1.5.0-bin-hadoop2.4/bin# ./spark-submit --help
可以看到，spark-submit提交参数如下：
./bin/spark-submit \
--class <main-class>
--master <master-url> \
--deploy-mode <deploy-mode> \
--conf <key>=<value> \
... # other options
<application-jar> \
[application-arguments]下面介绍几种常用Spark应用程序提交方式：
（1）本地运行方式 –master local
//--master local，本地运行方式。读取文件可以采用本地文件系统也可采用HDFS，这里给出的例子是采用本地文件系统
//从本地文件系统读取文件file:/hadoopLearning/spark-1.5.0-bin-hadoop2.4/README.md
//生成的结果也保存到本地文件系统：file:/SparkWordCountResult
root@sparkmaster:/hadoopLearning/spark-1.5.0-bin-hadoop2.4/bin# ./spark-submit --master local
--class SparkWordCount --executor-memory 1g
/root/IdeaProjects/SparkWordCount/out/artifacts/SparkWordCount_jar/SparkWordCount.jar
file:/hadoopLearning/spark-1.5.0-bin-hadoop2.4/README.md
file:/SparkWordCountResult
（2）Standalone运行方式 –master spark://sparkmaster:7077
采用Spark自带的资源管理器进行集群资源管理
//standalone运行，指定--master spark://sparkmaster:7077
//采用本地文件系统，也可采用HDFS
//没有指定deploy-mode，默认为client deploy mode
root@sparkmaster:/hadoopLearning/spark-1.5.0-bin-hadoop2.4/bin#
./spark-submit --master spark://sparkmaster:7077
--class SparkWordCount --executor-memory 1g
/root/IdeaProjects/SparkWordCount/out/artifacts/SparkWordCount_jar/SparkWordCount.jar
file:/hadoopLearning/spark-1.5.0-bin-hadoop2.4/README.md
file:/SparkWordCountResult2
图片来源：http://blog.csdn.net/book_mmicky/article/details/25714419，
在执行过程中，可以通过http://192.168.1.103:4040查看任务状态,192.168.1.103为sparkmaster IP地址：
也可以指定为cluster deploy mode，例如：
root@sparkmaster:/hadoopLearning/spark-1.5.0-bin-hadoop2.4/bin# ./spark-submit
--master spark://sparkmaster:7077
--deploy-mode cluster
--supervise --class SparkWordCount --executor-memory 1g
/root/IdeaProjects/SparkWordCount/out/artifacts/SparkWordCount_jar/SparkWordCount.jar
file:/hadoopLearning/spark-1.5.0-bin-hadoop2.4/README.md
file:/SparkWordCountResult3与 clinet deploy mode不同的是 cluster deploy mode中的SparkContext在集群内部创建。
（3）Yarn运行方式
采用Yarn作为底层资源管理器
//Yarn Cluster
root@sparkmaster:/hadoopLearning/spark-1.5.0-bin-hadoop2.4/bin#
./spark-submit --master yarn-cluster
--class org.apache.spark.examples.SparkPi
--executor-memory 1g
/root/IdeaProjects/SparkWordCount/out/artifacts/SparkWordCount_jar/SparkWordCount.jar
图片来源：http://blog.csdn.net/yirenboy/article/details/47441465
//Yarn Client
root@sparkmaster:/hadoopLearning/spark-1.5.0-bin-hadoop2.4/bin#
./spark-submit --master yarn-client
--class org.apache.spark.examples.SparkPi
--executor-memory 1g
/root/IdeaProjects/SparkWordCount/out/artifacts/SparkWordCount_jar/SparkWordCount.jar
图片来源：http://blog.csdn.net/yirenboy/article/details/47441465
//Yarn Client运行效果图
2. Spark运行原理解析
（1）窄依赖与宽依赖
在前面讲的Spark编程模型当中，我们对RDD中的常用transformation与action 函数进行了讲解，我们提到RDD经过transformation操作后会生成新的RDD，前一个RDD与tranformation操作后的RDD构成了lineage关系，也即后一个RDD与前一个RDD存在一定的依赖关系，根据tranformation操作后RDD与父RDD中的分区对应关系，可以将依赖分为两种：宽依赖（wide dependency)和窄依赖（narrow dependency)，如下图所示：
图中的实线空心矩形代表一个RDD，实线空心矩形中的带阴影的小矩形表示分区(partition）。从上图中可以看到， map,filter、union等transformation操作后的RDD仅依赖于父RDD的固定分区，它们是窄依赖的；而groupByKey后的RDD的分区与父RDD所有的分区都有依赖关系，此时它们就是宽依赖的。join操作存在两种情况，如果分区仅仅依赖于父RDD的某一分区，则是窄依赖的，否则就是宽依赖。
（2）Spark job运行原理
spark-submit提交Spark应用程序后，其执行流程如下：
1 创建SparkContext对象，然后SparkContext会向Clutser Manager（集群资源管理器），例如Yarn、Standalone、Mesos等申请资源
2 资源管理器在worker node上创建executor并分配资源（CPU、内存等)，后期excutor会定时向资源管理器发送心跳信息
3 SparkContext启动DAGScheduler，将提交的作业(job）转换成若干Stage，各Stage构成DAG（Directed Acyclic Graph有向无环图），各个Stage包含若干相task，这些task的集合被称为TaskSet
4 TaskSet发送给TaskSet Scheduler，TaskSet Scheduler将Task发送给对应的Executor，同时SparkContext将应用程序代码发送到Executor，从而启动任务的执行
5 Executor执行Task，完成后释放相应的资源。
下图给出了DAGScheduler的工作原理：
当RDDG触发相应的action操作（如collect）后，DAGScheduler会根据程序中的transformation类型构造相应的DAG并生成相应的stage，所有窄依赖构成一个stage，而单个宽依赖会生成相应的stage。上图中的黑色矩形表示这些RDD被缓存过，因此上图中的只需要计算stage2、 stage3即可
前面我们提到各Stage由若干个task组成，这些task构建taskset，最终交给Task Scheduler进行调度，最终将task发送到executor上执行，如下图所示 。
（3）spark-Shell jobs调度演示
在spark-master上，启动spark-shell
root@sparkmaster:/hadoopLearning/spark-1.5.0-bin-hadoop2.4/bin#
./spark-shell --master spark://sparkmaster:7077
--executor-memory 1g
打开浏览器，输入: http://sparkmaster:4040/，并点击executors，可以查看集群中所有的executor，如下图所示
从图中可以看到sparkmaster除了是一个executor之外，它还是一个driver即（standalone clinet模式)
val rdd1= sc.textFile("/README.md")
.flatMap(line => line.split(" "))
.map(word => (word, 1))
.groupByKey().reduceByKey((a,b)=>a+b)
点击stage 1 对应的的map，查看该stage中对应的task信息及在对应的executor上的执行情况：
