Spark集群模式概述

作者：foreyou
出处：http://www.foreyou.net/2015/06/22/spark-cluster-mode-overview/
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本篇文章作为理解Spark框架的入门文章，对《Spark Cluster Mode Overview》的翻译。

集群模式概述

为了便于理解Spark框架的组件，这篇文章对Spark是如何运行在集群上做了概述。如果想要知道如何提交应用程序给Spark集群可以通读《application submission guide》。

组件

Spark应用程序以一组独立的进程的运行在集群上，由在主程序（称之为DriverProgram）中的SparkContext对象来协调这些进程。SparkContext可以连接到多种跨应用程序的资源分配集群管理器（比如，Spark自己的Standalone和Mesos/Yarn等），以运行Spark集群。一旦连接到集群，Spark便能获得了集群内部节点上的Executor。每个Executor都是集群节点上的一个为应用程序提供计算和数据存储的进程。然后，SparkContext会将代码发送给Executor。最后，SparkContext会把任务发给Executor执行。

关于这个架构，有几个值得注意的细节：

1. 每个应用程序都会得到属于自己的一组Executor进程，这些进程伴随在应用程序的整个生命周期内，会一直以多线程的方式执行任务。这得益于应用程序彼此之间在调度和执行两端的都是分离的，因为每个driver program都只会调度自己应用程序的任务，同时不同应用程序的任务都会运行在不同的JVM中。这也意味着，除非将数据写到外部存储，否则Spark应用程序（SparkContext实例）之间没法共享数据。
2. Spark对于底层的集群管理器是不可见的。只要获得Executor并让他们之间能够彼此通信，在集群管理器（例如，Mesos/Yarn）上运行Spark应用程序就会变得相对容易，这些集群管理器还可以运行其他类型的应用程序。
3. 在Driver program的整个生命周期内，它都要接听和接受来自Executor的连接请求（详见spark.driver.port and spark.fileserver.port in the network config section)。这样Driver program必须是从工作节点网络可寻址的。
4. 因为Driver program是用来调度任务在集群上执行的，所以它运行的节点应该尽量靠近工作节点，最好是同一个局域网。如果你想远程发送请求到集群，最好开一个RPC到driver，并把它提交到一个靠近集群的driver而不是一个远离工作节点的driver。

集群管理器类型

Spark系统目前支持三种类型的集群管理器：

• Standalone - Spark框架提供的便于其创建集群的一种集群管理器。
• Apache Mesos - 一个也可以运行Hadoop MapReduce和服务程序的通用集群管理器。
• Hadoop YARN - Hadoop 2的资源管理器。

除此之外，Spark还提供了EC2 launch scripts便于其在Amazon EC2之上建立Standalone集群。

提交应用程序

应用程序可以使用spark-submit脚本提交到集群上去运行。《application submission guide》介绍了详细步骤。

监控(Monitoring)

每个Driver program都有一个对应的网络UI，应用程序端口为4040，用于显示有关正在运行的任务，Executor，以及存储使用情况的信息。在浏览器内通过http://<driver-node>:4040链接访问此网络UI。《monitoring guide 》还介绍了其他监控选项。

作业调度(Job Scheduling)

Spark框架下，既有跨应用程序的资源分配（集群管理器级别），也有应用程序内资源分配（如果在同一个SparkContext上发生了多个计算）。详见《job scheduling overview》。

术语(Glossary)

下表汇总了Spark框架下的概念术语:

术语	意思
Application	在Spark上构建的程序，由Driver program和集群上的Executor组成
Driver program	运行main()函数和创建SparkContext的进程
Cluster manager	用于获取集群上资源的外部服务（例如，Standalone，Mesos，YARN）
Worker node	集群中任意可以运行应用的节点
Executor	在工作员节点上为应用所启动的一个进程，可以运行任务以及可以在内存或是硬盘中保存数据。每一个应用都有属于自己的一组Executor
Task	一个可以被发送给Executor的工作单元
Job	一个用于响应Spark action（例如，save，collect）的多任务组成的并行计算；你可以在驱动日志中看到这个术语
Stage	每个工作被分为较小相互依赖的Task集合称为Stage （和MapReduce中的map和reduce阶段相似）； 你可以在驱动日志中看到这个术语