Spark运行架构

• driver和executor概念

1. 作为两大核心组件，driver是驱动器节点，执行spark的main方法，既启动程序。另外在过程中还能在executor之间调度任务task,跟踪executor的执行情况，在ui页面查看运行情况。

2. executor简单来说就是1）执行任务，并将任务结果返回给driver，2）可以通过自身块block manager为用户程序要求缓存的RDD提供内存存储，RDD是直接缓存在executor进程内的，这样提高运算效率。

细化来说就是集群中工作节点worker的JVM进程，运行task（注，任务是相互独立的），生命周期是spark启动而启动，结束而结束。

3. 常见的生产环境问题：executor节点如果发生故障，spark不会停止，会调度其他的executor来继续运行。如executorlost错误。

4.ApplicationMaster（AM）产生的原因： 

driver和executor负责计算，而资源调用需要另外专业框架（如yarn）来管理，当向yarn集群提交应用程序时，提交的程序应该包含AM，用于向资源调度器申请执行任务task的资源容器containter,把这些资源用来运行自己的程序任务，监控任务的执行，跟踪任务的状态，结果等问题。

作用就是使得计算和资源两大模块解耦，充当中间者的角色。

• executor和core

executor:集群中工作节点worker的JVM进程，作用是用于计算；

spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --num-executors=23 --conf spark.executor.cores=2 --conf spark.executor.memory=6g

提交任务时，设置executors  cores  memory
资源就是指executors  cores  memory

• 运行流程

分为两大块，既资源和计算，当申请好资源，把计算交给资源即可。

图

• client和cluster

spark和yarn的相互结合使用，会有两种部署方式，区别在于driver程序运行的节点，运行在集群里面则为cluster，运行在集群之外则client；此处不深究，后期补充

该章节后期深入学习再补充！！！