一起学Spark（2）-- Spark组件与YARN 集群运行

                                         Spark组件与在yarn集群上的运行
1.Driver
   driver 前面介绍过，是spark的驱动器程序，也是负责启动和管理运行Spark应用的进程。确切的说，driver是维护所有计算节点的连接实体。
   driver维护spark运行的上下文(context)，允许Spark给executor分配任务。同时维护某些内部结构（比如累加器和广播变量），driver处理与集群管理器的通信，请求资源以执行spark应用，driver会根据应用的代码创建一个执行计划：有向无环图 DAG
Spark优化这个DAG来减少数据的传输，然后以一个名为DAGSchedular（在运行时会显示）的内部结构进一步将词DAG分解成一个个的stage，再分解成task，一个stage就是一组转换操作，它们将作用于RDD中的数据。

DAGSchedular将DAG细分成Task，然后TaskSchedular（任务调度器）在集群中调度这些Task，TaskScheduler 了解资源与数据局限性的限制条件，将task分配给相应的 executor。（计算核心），一旦TaskScheduler决定了在哪里执行task，所有DAG对应的转换操作以及转换闭包（关于闭包后面会解释）就被序列化，并通过网络传输给一个worker节点。

2.workers与executors
   在一个Spark集群中，worker节点是实际运行executor和task的物理机器，在底层，集群管理器负责与各个worker节点通信并处理资源的分配。
每个worker节点可以运行一个或多个executor，executor是一种抽象，让Spark程序可配置的执行。每个executor运行一个JVM.

分配给一个executor的总内存分配：
60%：storage内存，用于持久化RDD和数据序列化
20%：shuffle内存，Spark对某些RDD转换的数据进行重组的过程（shuffle是一个很复杂的过程，它需要被序列化，通过网络传输这些数据，还需要有一些额外的内存以便于将数据组织起来）
20%：分配给storage和shuffle内存剩下的内存，留作避免spark内存溢出错误引起的开销。

                                                        了解YARN集群
Yarn是Hadoop 2.0 版本引入的集群管理器，还不是一个独立组件，是一个依赖于Hadoop生态的系统的组件。
yarn集群解决了专有集群中spark应用与其他非spark应用（如Hive）共享物理资源的问题。
对于yarn来说，spark只是一个应用程序，spark的每一个executor在它自己的yarn容器内运行，每个节点上的每一个容器存放资源管理器分配的资源（还有一种资源分配方式叫动态资源分配）

在yarn上运行spark有两种模式：
yarn-client 模式：driver运行在启动spark的机器上，即driver运行在客户端，yarn应用程序master只负责从yarn请求。
yarn-cluster 模式：driver在yarn容器内运行，客户端可以从集群中断开（运行不再有任何提示，并需要配置Master IP）

Spark执行模型：
窄依赖：父RDD的一个分区只生成一个子分区
宽依赖：父RDD的一个分区参与多个子分区的生产
DAGSchedular 会将尽可能多的窄依赖放入同一个 stage 执行