spark的架构与运行逻辑是什么

Spark的架构与运行逻辑

Spark是一个用于大规模数据处理的快速、通用和开源的集群计算系统，它提供了一个高层次的API,使得用户可以轻松地编写分布式数据处理程序，Spark的核心组件包括RDD(弹性分布式数据集)、DataFrame和Dataset API，本文将详细介绍Spark的架构以及其运行逻辑。

1、1 RDD(弹性分布式数据集)

RDD是Spark的基本数据结构，它是一个不可变的分布式对象集合，每个RDD都被分为多个分区，这些分区存储在集群中的不同节点上，RDD的主要优点是它可以在内存中缓存数据，从而提高数据处理速度，RDD还支持对数据的转换操作，如map、filter和reduce等。

1、2 调度器(Scheduler)

Spark的调度器负责将任务分配给集群中的不同节点，它根据任务的需求选择最佳的执行节点，并确保任务按照预定的顺序执行，调度器还可以对任务进行动态调整，以适应集群资源的变化。

1、3 核心库

Spark的核心库提供了一组高性能的数据处理工具，包括数据读取、转换和输出等功能，这些工具基于Hadoop的MapReduce编程模型，但提供了更简洁、易用的API。

1、4 缓存管理器(Cache Manager)

Spark的缓存管理器负责管理RDD和DataFrame的缓存，当用户对数据进行操作时，缓存管理器会检查是否有可用的缓存数据，如果有，它会直接从缓存中获取数据；如果没有，它会将数据加载到缓存中，这样可以大大提高数据处理速度。

2、1 任务创建与提交

用户通过API创建一个Spark应用程序，然后将任务提交给调度器，调度器会根据任务的需求选择最佳的执行节点，并将任务分配给该节点。

2、2 任务执行

一旦任务被分配给某个节点，该节点就会启动一个本地执行器来执行任务，本地执行器会将任务分解为多个子任务，并将这些子任务分发给集群中的其他节点，每个节点都会执行一部分子任务，并将结果返回给本地执行器，本地执行器会将这些结果合并，并生成最终的结果。

2、3 结果收集与输出

当本地执行器生成最终结果后，它会将结果发送回主节点，主节点会将所有节点的结果汇总，并生成最终的输出结果，用户可以通过API或其他工具查看或处理这些结果。