本篇教程探讨了大数据技术 Spark集群架构，希望阅读本篇文章以后大家有所收获，帮助大家对大数据技术的理解更加深入。

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　Spark的一大好处就是可以通过增加机器数量并使用集群模式运行，来扩展计算能力。Spark可以在各种各样的集群管理器（Hadoop YARN , Apache Mesos , 还有Spark自带的独立集群管理器）上运行，所以Spark应用既能够适应专用集群，又能用于共享的云计算环境。

    Spark运行时架构

Spark在分布式环境中的架构如下图：

　　在分布式环境下，Spark集群采用的是主/从结构。在Spark集群，驱动器节点负责中央协调，调度各个分布式工作节点。执行器节点是工作节点，作为独立的Java进行运行，可以和大量的执行器节点进行通信，作为独立的Java进程运行。驱动器节点和所有的执行器节点一起被称为一个Spark应用。

　　Spark应用通过一个叫做集群管理器的外部服务在集群上的机器上启动。Spark自动的集群管理器称为独立集群管理器。Spark也能运行在Hadoop YARN和Apache Mesos两大开源集群管理器上。

　　详细说明驱动器节点和执行器节点的作用：

1、驱动器节点

Spark驱动器是执行程序中main()方法的进程。它执行用户编写的用来创建SparkContext ，创建RDD，以及进行RDD转化操作和行动操作的代码。

驱动器进程在Spark应用中有以下两个职责：

    把用户程序转为任务

Spark驱动器程序负责把用户程序转为多个物理执行的单元，这些单元称为任务。任务是Spark中最小的工作单元，用户程序通常要启动成百上千的独立任务。

    为执行器节点调度任务

Spark驱动器在各执行器进程间协调任务的调度，驱动器进程对应用中所有的执行器节点有完整的记录。每个执行器节点代表一个能够处理任务和存储RDD数据的进程。

2、执行器节点

Spark执行器节点是一种工作进程，负责在Spark作业中运行任务，任务间相互独立。执行器节点在Spark应用启动时启动，伴随着整个Spark应用的生命周期而存在。

执行器节点负责运行组成Spark应用的任务，并将结果返回给驱动器进程。

执行器节点通过自身的块管理器为用户程序中要求缓存的RDD提供内存式存储。

 

    spark-submit部署应用

使用Spark提供的统一脚本spark-submit将应用提交到集群管理器上。

spark-submit提供了各种选项可以控制应用每次运行的各项细节。这些选项分为两类：第一类是调度信息，比如你希望为作业申请的资源量。第二类是应用的运行时依赖，比如需要部署到所有工作节点的库和文件。

spark-submit的一般格式：

　　bin/spark-submit [options]  <app jar | python file>  [app options]

[options]是要传给spark-submit的标记列表，运行spark-submit --help 可以列出所有可以接收的标记。

<app jar | python file>表示包含应用入口的JAR包或Python脚本。

[app options]是传给应用的选项。

spark-submit一些常用的标记如下：

 

    使用Maven依赖

<properties>
        <scala.version>2.10.4</scala.version>
        <spark.version>1.6.3</spark.version>
        <hadoop.version>2.6.0</hadoop.version>
    </properties>
 
    <dependencies>
        <!--         scala        -->
        <dependency>
            <groupId>org.scala-lang</groupId>
            <artifactId>scala-library</artifactId>
            <version>${scala.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.scala-lang</groupId>
            <artifactId>scala-compiler</artifactId>
            <version>${scala.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.scala-lang</groupId>
            <artifactId>scala-reflect</artifactId>
            <version>${scala.version}</version>
        </dependency>
 
        <!--         spark        -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-core_2.10</artifactId>
            <version>${spark.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-mllib_2.10</artifactId>
            <version>${spark.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-sql_2.10</artifactId>
            <version>${spark.version}</version>
        </dependency>
 
        <!--         hive        -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-hive_2.10</artifactId>
            <version>${spark.version}</version>
        </dependency>
 
        <!--       hadoop      -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-common</artifactId>
            <version>${hadoop.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-client</artifactId>
            <version>${hadoop.version}</version>
        </dependency>
 
       <!--    JDBC     -->
        <dependency>
            <groupId>mysql</groupId>
            <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
            <version>5.1.35</version>
        </dependency>
    </dependencies>

    　　Spark应用内与应用间调度

在调度多用户集群时，Spark主要依赖集群管理器来在Saprk应用间共享资源。Spark内部的公平调度器会让长期运行的应用定义调度任务的优先级队列。    

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