Spark核心组件和架构
在深入了解Spark的细节之前，一定要对Spark的核心概念和各种核心组件有一个深入的理解。包括：
- Spark集群
- 资源管理系统
- Spark应用程序
- Spark Driver
- Spark Executor
Spark集群和资源管理系统
Spark本质上是一个分布式系统，它被设计用来高效、快速地处理海量数据。这个分布式系统通常部署在一个机器集合上，这就是所谓的Spark集群。为了高效和智能地管理一组机器，通常依赖于一个资源管理系统，如Apache YARN或Apache Mesos。 资源管理系统内部有两个主要组件：集群管理器（cluster manage）和工作节点（worker）。它有点像主从（master-slave）架构，其中Cluster Manager（集群管理器）充当主节点，Worker充当集群中的从节点。集群管理器跟踪与Worker节点及其当前状态相关的所有信息。集群管理器维护的信息包括：
- Worker节点的状态(busy/available)
- Worker节点位置
- Worker节点内存
- Worker节点的总CPU核数
集群管理器知道worker在哪里，他们有多少内存，以及每个worker的CPU核数量。集群管理器的主要职责之一是管理Worker节点并根据Worker节点的可用性和容量为它们分配任务。每个Worker节点都提供资源（内存，CPU等）到集群管理器，并负责执行集群管理器分配的任务，如下图所示：
Spark应用程序
一个Spark应用程序由两部分组成。第一个是使用Spark API表示的应用程序数据处理逻辑，另一个是Spark驱动程序（Spark Driver）。
应用程序数据处理逻辑（Task）是用Java或Scala或Python或R这几种语言编写的数据处理逻辑代码。它可以简单到几行代码来执行一些数据处理操作，也可以复杂到训练一个大型机器学习模型，这个模型需要多次迭代，可能要运行很多个小时才能完成。
Spark驱动程序是Spark应用程序的主控制器，它负责组织和监控一个Spark应用程序的执行。它与集群管理器进行交互，以确定哪台机器来运行数据处理逻辑。Driver及其子组件（Spark session和scheduler）负责如下职责：
- 向集群管理器请求内存和CPU资源
- 将应用程序逻辑分解为阶段和任务（stages和tasks）
- 请求集群管理器启动名为Spark Executor的进程（在运行task的节点上）
- 向executors发送tasks(应用程序数据处理逻辑)，每个task都在一个单独的CPU core上执行。
- 与每个Spark Executor协调以收集计算结果并将它们合并在一起
Spark应用程序的入口点是通过一个名为SparkSession的类来实现的。一旦Driver程序被启动之后，它启动并配置SparkSession的一个实例。SparkSession是访问Spark运行时的主要接口。SparkSession对象连接到一个集群管理器，并提供了设置配置的工具，以及用于表示数据处理逻辑的API。
除此之外，还需要一个客户端组件（client）。客户端（client）进程负责启动driver程序。客户端（client）进程可以是一个用于运行程序的spark-submit脚本，也可以是一个spark-shell脚本或一个使用Spark API的自定义应用程序。客户端（client）进程为Spark程序准备classpath和所有配置选项，并传递应用程序参数（如果有的话）给运行在Driver中的程序。
Spark Driver和Executor
Spark应用程序也采用了主从架构，其中Spark Driver是master，Spark Executors是slave。每一个组件都作为一个独立的JVM进程在Spark集群上运行。Spark应用程序由一个且只有一个Spark Driver和一个或多个Spark Executors组成。
Spark Driver包含多个组件，负责将用户代码转换为在集群上执行的实际作业:
各个组件的功能如下：
- SparkContext：表示到Spark集群的连接，可用于在该集群上创建RDDs、累加器和广播变量。
- DAGScheduler：计算每个作业的stages的DAG，并将它们提交给TaskScheduler，确定任务的首选位置(基于缓存状态或shuffle文件位置)，并找到运行作业的最低调度。
- TaskScheduler：负责将任务（Tasks）发送到集群，运行它们，在出现故障时重试，并减少掉队的情况。
- SchedulerBackend：用于调度系统的后端接口，允许插入不同的实现(Mesos、YARN、单机、本地)。
- BlockManager：提供用于在本地和远程将block块放入和检索到各种存储(内存、磁盘和非堆)中的接口。
每个应用程序都有一组Executor进程。每个Spark Executor都是一个JVM进程，扮演slave角色，专门分配给特定的Spark应用程序，执行命令，以任务（Task）的形式执行数据处理逻辑。每个任务在一个单独的CPU核心上执行。
Executors驻留在worker节点上，一旦集群管理器建立连接，就可以直接与Driver通信，接受来自Driver的任务(Tasks)，执行这些任务，并将结果返回给该Driver。每个Executor都有几个并行运行任务的任务槽（Task Slots）。可以将任务槽的数量设置为2或3倍的CPU核心数量。尽管这些任务槽通常被称为Spark中的CPU cores，但它们是作为线程实现的，并且不需要与机器上的物理CPU cores数量相对应。另外，每个Spark Executor都由一个Block Manager组件组成，Block Manager负责管理数据块。这些块可以缓存RDD数据、中间处理的数据或广播数据。当可用内存不够时，它会自动将一些数据块移动到磁盘。Block Manager的还有一个职责是跨节点的数据复制。
在启动一个Spark应用程序时，可以请求一个应用程序需要多少个Spark Executor，以及每个Executor应该拥有多少内存和CPU内核。要计算出适当数量的Spark Executor、内存数量和CPU数量，需要了解将要处理的数据量、数据处理逻辑的复杂性以及Spark应用程序完成处理逻辑所需的持续时间。
