SparkInternal阅读笔记（一）

这段时间一直在阅读SparkInternal（https://github.com/JerryLead/SparkInternals）这篇文档，里面很详细的分析了spark的工作原理，但又不是单纯的代码走读，加入了许多作者的理解以及注释，值得刚接触spark的朋友阅读。

一、spark部署概览：

一个典型的spark工作集群图如下：

集群分为Master和Worker，相当于hadoop的Master和Slave。话说，spark这么设定，是暗示分布式平台的进步么，奴隶社会（Slave）进步到资本主义社会（Worker）.......

在Spark集群中，用户自己编写的一个文件，比如wordcount.scala，就可以视为一个Application。而这个程序中的main函数，则可以视为Driver（官方定义Driver是：一个运行main函数并创建SparkContext的进程，注意这是一个进程）。一般Driver就在主节点（master）上运行，Yarn集群的话可能被调度到工作节点（Worker）上。对于一个Driver进程，它往往对应着多个executor对象。每个工作节点中有一到多个ExecutorBackend进程。每个进程包含一个 Executor 对象，该对象持有一个线程池，池子中每个线程可以执行一个 task。

这样一来，一个用户自己编写的Application，就包含一个Driver，多个executor，而每个executor中，又包含多个具体用来处理数据的task。

二、spark工作流程概览：

对于mapreduce而言，工作流程是固定的。用户需要做的只是在map部分写入对应的代码，在reduce部分写入另一部分代码即可。但对于spark而言，内部的处理流程更加复杂。

首先需要建立逻辑执行图（数据依赖图），在这张图中，可以明确看到原始数据是如何经历一个个RDD的变化，最终得到输出的。如下图：

得到了上面的数据依赖之后，就要开始具体的task划分。但正如之前提到的，spark和mapreduce不同，它内部处理更加灵活，因此无法将上面的数据流动直接用task这种物理形式表现，所以要将数据依赖图转换为下面的task物理执行图。

最后，再在物理执行图中，划分出具体的task，再交付给机器运行。