Spark架构
Spark遵循主从架构。它的集群由一个主服务器和多个从服务器组成。
Spark架构依赖于两个抽象：
- 弹性分布式数据集(RDD)
- 有向无环图(DAG)
弹性分布式数据集(RDD)
弹性分布式数据集是可以存储在工作节点上的内存中的数据项组。
- 弹性：失败时恢复数据。
- 分布式：数据分布在不同的节点之间。
- 数据集：数据组。
稍后将详细了解RDD。
有向无环图(DAG)
有向无环图是一种有限的直接图，它对数据执行一系列计算。每个节点都是RDD分区，边缘是数据顶部的转换。
下面来了解Spark架构。
驱动程序
驱动程序是一个运行应用程序，由main()函数并创建SparkContext对象的进程。SparkContext的目的是协调spark应用程序，作为集群上的独立进程集运行。
要在群集上运行，SparkContext将连接到不同类型的群集管理器，然后执行以下任务：
- 它在集群中的节点上获取执行程序。
- 它将应用程序代码发送给执行程序。这里，应用程序代码可以通过传递给
SparkContext的JAR或Python文件来定义。 - 最后，
SparkContext将任务发送给执行程序以运行。
集群管理器
集群管理器的作用是跨应用程序分配资源。Spark能够在大量集群上运行。
它由各种类型的集群管理器组成，例如：Hadoop YARN，Apache Mesos和Standalone Scheduler。
这里，独立调度程序是一个独立的Spark集群管理器，便于在一组空机器上安装Spark。
工作节点
- 工作节点是从节点
- 它的作用是在集群中运行应用程序代码。
执行程序
- 执行程序是为工作节点上的应用程序启动的进程。
- 它运行任务并将数据保存在内存或磁盘存储中。
- 它将数据读写到外部源。
- 每个应用程序都包含其执行者。
任务
- 任务被发送给一个执行程序的工作单位。