1.啟動spark集群，就是執(zhí)行sbin/start-all.sh,啟動master和多個worker節(jié)點，master主要作為集群的管理和監(jiān)控，worker節(jié)點主要擔任運行各個application的任務(wù)。master節(jié)點需要讓worker節(jié)點匯報自身狀況，比如CPU,內(nèi)存多大，這個過程都是通過心跳機制來完成的

2.master收到worker的匯報信息之后，會給予worker信息

3.driver提交任務(wù)給spark集群[driver和master之間的通信是通過AKKAactor來做的，也就是說master是akkaactor異步通信模型中的一個actor模型，driver也是一樣，driver異步向mater發(fā)送注冊信息（registerApplication）異步注冊信息]

4.master節(jié)點對application預(yù)估，7個G的內(nèi)存完成任務(wù)，對任務(wù)進行分配，每一個worker節(jié)點上都分配3.5G的內(nèi)存去執(zhí)行任務(wù),在master就對各個worker上的任務(wù)進行整體的監(jiān)控調(diào)度

5.worker節(jié)點領(lǐng)到任務(wù)，開始執(zhí)行，在worker節(jié)點上啟動相應(yīng)的executor進程來執(zhí)行，每個executor中都有一個線程池的概念，里面存有多個task線程

6.executor會從線程池中取出task去計算rddpatition中的數(shù)據(jù)，transformation操作，action操作

7.worker節(jié)點向driver節(jié)點匯報計算狀態(tài)

通過本地并行化集合創(chuàng)建RDD

public class JavaLocalSumApp{
	public static void main(String[] args){
		SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("JavaLocalSumApp");
		JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
		List<Integer> list = Arrays.asList(1,3,4,5,6,7,8);
		//通過本地并行化集合創(chuàng)建RDD
		JavaRDD <Integer> listRDD = sc.parallelize(list);
		//求和
		Integer sum = listRDD.reduce(new Function2<Integer,Integer,Integer,Integer>(){
			@Override
			    public Integer call(Integer v1,Integer v2) throws Exception{
				return v1+v2;
			}
		}
		);
		System.out.println(sum)
	}
}
//java 中的函數(shù)式編程,需要將編譯器設(shè)置成1.8
listRDD.reduce((v1,v2)=> v1+v2)

Sparktransformation和action操作

RDD:彈性分布式數(shù)據(jù)集，是一種集合，支持多種來源，有容錯機制，可以被緩存，支持并行操作，一個RDD代表一個分區(qū)里的數(shù)據(jù)集

RDD有兩種操作算子：

Transformation(轉(zhuǎn)化):Transformation屬于延遲計算，當一個RDD轉(zhuǎn)換成另一個RDD時并沒有立即進行轉(zhuǎn)換，緊緊是記住了數(shù)據(jù)集的邏輯操作

Action(執(zhí)行)：觸發(fā)Spark作業(yè)的運行，真正觸發(fā)轉(zhuǎn)換算子的計算

spark算子的作用

該圖描述的是Spark在運行轉(zhuǎn)換中通過算子對RDD進行轉(zhuǎn)換，算子是RDD中定義的函數(shù)，可以對RDD中的數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)換和操作。

輸入:在Spark程序運行中，數(shù)據(jù)從外部數(shù)據(jù)空間（如分布式存儲：textFile讀取HDFS等，parallelize方法輸入Scala集合或數(shù)據(jù)）輸入Spark ,數(shù)據(jù)進入Spark運行時數(shù)據(jù)空間，轉(zhuǎn)化為Spark中的數(shù)據(jù)塊，通過BlockManager進行管理

運行：在Spark數(shù)據(jù)輸入形成RDD后便可以通過變換算子，如filter等。對數(shù)據(jù)進行操作并將RDD轉(zhuǎn)換為新的RDD，通過Action算子，觸發(fā)Spark提交作業(yè)，如果數(shù)據(jù)需要復(fù)用，可以通過Cache算子，將數(shù)據(jù)緩存到內(nèi)存

輸出：程序運行結(jié)束數(shù)據(jù)會輸出Spark運行時空間，存儲到分布式存儲中（如saveAsTextFile輸出到HDFS）,或Scala數(shù)據(jù)或集合中(collect輸出到Scala集合,count返回Scala int 型數(shù)據(jù))

Transformation 和 Actions操作概況

Transformation

map(func):返回一個新的分布式數(shù)據(jù)集，由每個原元素經(jīng)過func函數(shù)轉(zhuǎn)換后組成
filter(func) :返回一個新的數(shù)據(jù)集，由經(jīng)過func函數(shù)
flatMap(func):類似于map，但是每一個輸入元素，會被映射為0到多個輸出元素（因此，func函數(shù)的返回值是一個Seq，而不是單一元素）
sample(withReplacement, frac, seed): 根據(jù)給定的隨機種子seed，隨機抽樣出數(shù)量為frac的數(shù)據(jù)
union(otherDataset): 返回一個新的數(shù)據(jù)集，由原數(shù)據(jù)集和參數(shù)聯(lián)合而成
roupByKey([numTasks]): 在一個由（K,V）對組成的數(shù)據(jù)集上調(diào)用，返回一個（K，Seq[V])對的數(shù)據(jù)集。注意：默認情況下，使用8個并行任務(wù)進行分組，你可以傳入numTask可選參數(shù)，根據(jù)數(shù)據(jù)量設(shè)置不同數(shù)目的Task
reduceByKey(func, [numTasks]): 在一個（K，V)對的數(shù)據(jù)集上使用，返回一個（K，V）對的數(shù)據(jù)集，key相同的值，都被使用指定的reduce函數(shù)聚合到一起。和groupbykey類似，任務(wù)的個數(shù)是可以通過第二個可選參數(shù)來配置的。
join(otherDataset, [numTasks]): 在類型為（K,V)和（K,W)類型的數(shù)據(jù)集上調(diào)用，返回一個（K,(V,W))對，每個key中的所有元素都在一起的數(shù)據(jù)集
groupWith(otherDataset, [numTasks]): 在類型為（K,V)和(K,W)類型的數(shù)據(jù)集上調(diào)用，返回一個數(shù)據(jù)集，組成元素為（K, Seq[V], Seq[W]) Tuples。這個操作在其它框架，稱為CoGroup
cartesian(otherDataset): 笛卡爾積。但在數(shù)據(jù)集T和U上調(diào)用時，返回一個(T，U）對的數(shù)據(jù)集，所有元素交互進行笛卡爾積。

Actions操作

reduce(func): 通過函數(shù)func聚集數(shù)據(jù)集中的所有元素。Func函數(shù)接受2個參數(shù)，返回一個值。這個函數(shù)必須是關(guān)聯(lián)性的，確保可以被正確的并發(fā)執(zhí)行
collect(): 在Driver的程序中，以數(shù)組的形式，返回數(shù)據(jù)集的所有元素。這通常會在使用filter或者其它操作后，返回一個足夠小的數(shù)據(jù)子集再使用，直接將整個RDD集Collect返回，很可能會讓Driver程序OOM
count(): 返回數(shù)據(jù)集的元素個數(shù)
take(n): 返回一個數(shù)組，由數(shù)據(jù)集的前n個元素組成。注意，這個操作目前并非在多個節(jié)點上，并行執(zhí)行，而是Driver程序所在機器，單機計算所有的元素(Gateway的內(nèi)存壓力會增大，需要謹慎使用）
first(): 返回數(shù)據(jù)集的第一個元素（類似于take(1)）
saveAsTextFile(path): 將數(shù)據(jù)集的元素，以textfile的形式，保存到本地文件系統(tǒng)，hdfs或者任何其它hadoop支持的文件系統(tǒng)。Spark將會調(diào)用每個元素的toString方法，并將它轉(zhuǎn)換為文件中的一行文本
saveAsSequenceFile(path): 將數(shù)據(jù)集的元素，以sequencefile的格式，保存到指定的目錄下，本地系統(tǒng)，hdfs或者任何其它hadoop支持的文件系統(tǒng)。RDD的元素必須由key-value對組成，并都實現(xiàn)了Hadoop的Writable接口，或隱式可以轉(zhuǎn)換為Writable（Spark包括了基本類型的轉(zhuǎn)換，例如Int，Double，String等等）
foreach(func): 在數(shù)據(jù)集的每一個元素上，運行函數(shù)func。這通常用于更新一個累加器變量，或者和外部存儲系統(tǒng)做交互

WordCount執(zhí)行過程

總結(jié)

以上就是本文關(guān)于Spark 調(diào)度架構(gòu)原理詳解的全部內(nèi)容，希望對大家有所幫助。感興趣的朋友可以繼續(xù)參閱本站其他相關(guān)專題，如有不足之處，歡迎留言指出。感謝朋友們對本站的支持！

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