Executor和Core

Spark Executor 是集群中运行在工作节点（Worker）中的一个 JVM 进程，是整个集群中 的专门用于计算的节点。在提交应用中，可以提供参数指定计算节点的个数，以及对应的资 源。这里的资源一般指的是工作节点 Executor 的内存大小和使用的虚拟 CPU 核（Core）数量

应用程序相关启动参数如下：

并行度（Parallelism）

在分布式计算框架中一般都是多个任务同时执行，由于任务分布在不同的计算节点进行 计算，所以能够真正地实现多任务并行执行，记住，这里是并行，而不是并发。这里我们将整个集群并行执行任务的数量称之为并行度。那么一个作业到底并行度是多少呢？这个取决于框架的默认配置。应用程序也可以在运行过程中动态修改。

有向无环图（DAG）

大数据计算引擎框架我们根据使用方式的不同一般会分为四类，其中第一类就是 Hadoop 所承载的 MapReduce,它将计算分为两个阶段，分别为 Map 阶段 和 Reduce 阶段。 对于上层应用来说，就不得不想方设法去拆分算法，甚至于不得不在上层应用实现多个 Job 的串联，以完成一个完整的算法，例如迭代计算。 由于这样的弊端，催生了支持 DAG 框 架的产生。因此，支持 DAG 的框架被划分为第二代计算引擎。如 Tez 以及更上层的 Oozie。这里我们不去细究各种 DAG 实现之间的区别，不过对于当时的 Tez 和 Oozie 来 说，大多还是批处理的任务。接下来就是以 Spark 为代表的第三代的计算引擎。第三代计 算引擎的特点主要是 Job 内部的 DAG 支持（不跨越 Job），以及实时计算。 这里所谓的有向无环图，并不是真正意义的图形，而是由Spark 程序直接映射成的数据 流的高级抽象模型。简单理解就是将整个程序计算的执行过程用图形表示出来,这样更直观， 更便于理解，可以用于表示程序的拓扑结构。
DAG（Directed Acyclic Graph）有向无环图是由点和线组成的拓扑图形，该图形具有方 向，不会闭环。

提交流程

所谓的提交流程，其实就是我们开发人员根据需求写的应用程序通过 Spark 客户端提交 给 Spark 运行环境执行计算的流程。在不同的部署环境中，这个提交过程基本相同，但是又 有细微的区别，我们这里不进行详细的比较，但是因为国内工作中，将 Spark 引用部署到 Yarn 环境中会更多一些，所以本课程中的提交流程是基于 Yarn 环境的。

Spark 应用程序提交到 Yarn 环境中执行的时候，一般会有两种部署执行的方式：Client
和 Cluster。两种模式主要区别在于：Driver 程序的运行节点位置。

Yarn Client 模式

Client 模式将用于监控和调度的 Driver 模块在客户端执行，而不是在 Yarn 中，所以一 般用于测试。
➢ Driver 在任务提交的本地机器上运行
➢ Driver 启动后会和 ResourceManager 通讯申请启动 ApplicationMaster
➢ ResourceManager 分配 container，在合适的 NodeManager 上启动ApplicationMaster，负 责向 ResourceManager 申请 Executor 内存
➢ ResourceManager 接到 ApplicationMaster 的资源申请后会分配container，然后 ApplicationMaster 在资源分配指定的 NodeManager 上启动 Executor 进程
➢ Executor 进程启动后会向 Driver 反向注册，Executor 全部注册完成后 Driver 开始执行 main 函数
➢ 之后执行到 Action 算子时，触发一个 Job，并根据宽依赖开始划分stage，每个 stage 生成对应的 TaskSet，之后将 task 分发到各个 Executor 上执行。

Yarn Cluster 模式

Cluster 模式将用于监控和调度的 Driver 模块启动在 Yarn 集群资源中执行。一般应用于 实际生产环境。
➢ 在 YARN Cluster 模式下，任务提交后会和 ResourceManager 通讯申请启动 ApplicationMaster，
➢ 随后 ResourceManager 分配 container，在合适的 NodeManager 上启动 ApplicationMaster， 此时的 ApplicationMaster 就是 Driver。
➢ Driver 启动后向 ResourceManager 申请 Executor 内存，ResourceManager 接到 ApplicationMaster 的资源申请后会分配 container，然后在合适的 NodeManager 上启动 Executor 进程
➢ Executor 进程启动后会向 Driver 反向注册，Executor 全部注册完成后 Driver 开始执行 main 函数，
➢ 之后执行到 Action 算子时，触发一个 Job，并根据宽依赖开始划分 stage，每个 stage 生成对应的 TaskSet，之后将 task 分发到各个 Executor 上执行。