2.3 SPARK基本设计思想
2.3.1 模块设计
整个Spark主要由以下模块组成：
q Spark Core：Spark的核心功能实现，包括：SparkContext的初始化（Driver Application通过SparkContext提交）、部署模式、存储体系、任务提交与执行、计算引擎等。
q Spark SQL：提供SQL处理能力，便于熟悉关系型数据库操作的工程师进行交互查询。此外，还为熟悉Hadoop的用户提供Hive SQL处理能力。
q Spark Streaming：提供流式计算处理能力，目前支持Kafka、Flume、Twitter、MQTT、ZeroMQ、Kinesis和简单的TCP套接字等数据源。此外，还提供窗口操作。
q GraphX：提供图计算处理能力，支持分布式， Pregel提供的API可以解决图计算中的常见问题。
q MLlib：提供机器学习相关的统计、分类、回归等领域的多种算法实现。其一致的API接口大大降低了用户的学习成本。
Spark SQL、Spark Streaming、GraphX、MLlib的能力都是建立在核心引擎之上，如图2-4。
图2-4 Spark各模块依赖关系
1. Spark核心功能
Spark Core提供Spark最基础与最核心的功能，主要包括：
q SparkContext：通常而言，Driver Application的执行与输出都是通过SparkContext来完成的，在正式提交Application之前，首先需要初始化SparkContext。SparkContext隐藏了网络通信、分布式部署、消息通信、存储能力、计算能力、缓存、测量系统、文件服务、Web服务等内容，应用程序开发者只需要使用SparkContext提供的API完成功能开发。SparkContext内置的DAGScheduler负责创建Job，将DAG中的RDD划分到不同的Stage，提交Stage等功能。内置的TaskScheduler负责资源的申请、任务的提交及请求集群对任务的调度等工作。
q 存储体系：Spark优先考虑使用各节点的内存作为存储，当内存不足时才会考虑使用磁盘，这极大地减少了磁盘I/O，提升了任务执行的效率，使得Spark适用于实时计算、流式计算等场景。此外，Spark还提供了以内存为中心的高容错的分布式文件系统Tachyon供用户进行选择。Tachyon能够为Spark提供可靠的内存级的文件共享服务。
q 计算引擎：计算引擎由SparkContext中的DAGScheduler、RDD以及具体节点上的Executor负责执行的Map和Reduce任务组成。DAGScheduler和RDD虽然位于SparkContext内部，但是在任务正式提交与执行之前将Job中的RDD组织成有向无关图（简称DAG）、并对Stage进行划分决定了任务执行阶段任务的数量、迭代计算、shuffle等过程。
2. Spark扩展功能
为了扩大应用范围，Spark陆续增加了一些扩展功能，主要包括：
q Spark SQL：由于SQL具有普及率高、学习成本低等特点，为了扩大Spark的应用面，因此增加了对SQL及Hive的支持。Spark SQL的过程可以总结为：首先使用SQL语句解析器（SqlParser）将SQL转换为语法树（Tree），并且使用规则执行器（RuleExecutor）将一系列规则（Rule）应用到语法树，最终生成物理执行计划并执行的过程。其中，规则包括语法分析器（Analyzer）和优化器（Optimizer）。Hive的执行过程与SQ类似。
q Spark Streaming：Spark Streaming与Apache Storm类似，也用于流式计算。Spark Streaming支持Kafka、Flume、Twitter、MQTT、ZeroMQ、Kinesis和简单的TCP套接字等多种数据输入源。输入流接收器（Receiver）负责接入数据，是接入数据流的接口规范。Dstream是Spark Streaming中所有数据流的抽象，Dstream可以被组织为DStream Graph。Dstream本质上由一系列连续的RDD组成。
q GraphX：Spark提供的分布式图计算框架。GraphX主要遵循整体同步并行计算模式（Bulk Synchronous Parallell，简称BSP）下的Pregel模型实现。GraphX提供了对图的抽象Graph，Graph由顶点（Vertex）、边（Edge）及继承了Edge的EdgeTriplet（添加了srcAttr和dstAttr用来保存源顶点和目的顶点的属性）三种结构组成。GraphX目前已经封装了最短路径、网页排名、连接组件、三角关系统计等算法的实现，用户可以选择使用。
q MLlib：Spark提供的机器学习框架。机器学习是一门涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多领域的交叉学科。MLlib目前已经提供了基础统计、分类、回归、决策树、随机森林、朴素贝叶斯、保序回归、协同过滤、聚类、维数缩减、特征提取与转型、频繁模式挖掘、预言模型标记语言、管道等多种数理统计、概率论、数据挖掘方面的数学算法。
2.3.2 Spark模型设计
1. Spark编程模型
Spark 应用程序从编写到提交、执行、输出的整个过程如图2-5所示，图中描述的步骤如下：
1) 用户使用SparkContext提供的API（常用的有textFile、sequenceFile、runJob、stop等）编写Driver application程序。此外SQLContext、HiveContext及StreamingContext对SparkContext进行封装，并提供了SQL、Hive及流式计算相关的API。
2) 使用SparkContext提交的用户应用程序，首先会使用BlockManager和BroadcastManager将任务的Hadoop配置进行广播。然后由DAGScheduler将任务转换为RDD并组织成DAG，DAG还将被划分为不同的Stage。最后由TaskScheduler借助ActorSystem将任务提交给集群管理器（Cluster Manager）。
3) 集群管理器（Cluster Manager）给任务分配资源，即将具体任务分配到Worker上，Worker创建Executor来处理任务的运行。Standalone、YARN、Mesos、EC2等都可以作为Spark的集群管理器。
图2-5 代码执行过程
2. Spark计算模型
RDD可以看做是对各种数据计算模型的统一抽象，Spark的计算过程主要是RDD的迭代计算过程，如图2-6。RDD的迭代计算过程非常类似于管道。分区数量取决于partition数量的设定，每个分区的数据只会在一个Task中计算。所有分区可以在多个机器节点的Executor上并行执行。
图2-6 RDD计算模型
2.4 SPARK基本架构
从集群部署的角度来看，Spark集群由以下部分组成：
q Cluster Manager：Spark的集群管理器，主要负责资源的分配与管理。集群管理器分配的资源属于一级分配，它将各个Worker上的内存、CPU等资源分配给应用程序，但是并不负责对Executor的资源分配。目前，Standalone、YARN、Mesos、EC2等都可以作为Spark的集群管理器。
q Worker：Spark的工作节点。对Spark应用程序来说，由集群管理器分配得到资源的Worker节点主要负责以下工作：创建Executor，将资源和任务进一步分配给Executor，同步资源信息给Cluster Manager。
q Executor：执行计算任务的一线进程。主要负责任务的执行以及与Worker、Driver App的信息同步。
q Driver App：客户端驱动程序，也可以理解为客户端应用程序，用于将任务程序转换为RDD和DAG，并与Cluster Manager进行通信与调度。
这些组成部分之间的整体关系如图2-7所示。
图2-7 Spark基本架构图