标签：其他 map 应用 park reduce 调度 服务 task 执行
Spark架构原理
1.Driver
选spark节点之一，提交我们编写的spark程序，开启一个Driver进程，由Driver进程执行
2.Master
是一个进程，主要负责资源的调度和分配，还有集群的监控等职责。
3.Worker
由我们spark配置文件slave决定，它是一个进程。主要负责两个，一个是自己内存存储的RDD的某个partition ；另一个是启动其他进程和线程，对RDD上的partition 进行并行的处理和计算。
4.Executor
Worker会为应用程序启动Executor，Executor是一个进程
5.Task
Executor会为应用程序启动Task线程，Executor和Task其实就是执行负责执行，对RDD的partition 进行并行的计算了，也就是执行我们对RDD定义的，比如map，flatMap，reduce等算子操作。
我们由一个Spark应用程序，当我们一提交就会在spark中启动一个Driver进程。
Driver进程启动之后，会做一些初始化的操作，在这个过程中，就会发送请求到Master上，进行Spark应用程序的注册，说白了就是让Master 知道，有一个新的Spark应用程序要运行。
Master在接受到Spark应用程序的注册申请之后，会发送请求给Worker，为该应用程序进行资源的调度和分配，资源分配就是Executor的分配。
Worker接收到Master的请求之后，会为Spark应用启动Executor。
Executor启动之后，会向Driver进行反注册，这样，Driver就知道，哪些Executor是为它服务的了。
Driver注册了一些Executor之后，就可以开始正式执行我们的Spark应用程序了，首先第一步，创建初始RDD，读取数据。HDFS文件内容被读取到多个Worker节点上，形成内存中的分布式数据集，也就是初始RDD。
Driver会根据我们对RDD定义的操作，提交一大堆的task去Executor上
Executor接收到task之后，会启动多个线程来执行task。
task会对RDD的partition数据执行指定的算子操作，形成新的RDD的partition。
标签：其他 map 应用 park reduce 调度 服务 task 执行
原文地址：http://www.cnblogs.com/RzCong/p/7707553.html
