Spark 源码系列——从本质上认识 Driver Program

前言

在上一篇文章中，我们已经对 Spark 的基本概念有了初步的了解。这一篇文章我们将继续深入到 Spark 源码中，通过对 Spark 源码的阅读和分析，进一步理解 Spark Driver Program 的本质。

Driver Program 的本质

Spark Driver Program 是用户编写的程序的入口，它负责将用户程序提交到 Spark 集群，并负责协调整个 Spark 作业的执行。在 Spark 源码中，Driver Program 由 SparkContext 类实现。

SparkContext 是 Spark 的核心类，它封装了 Spark 集群的各种资源，如计算资源、存储资源等。用户通过 SparkContext 可以访问 Spark 集群的各种资源，并提交 Spark 作业。

Driver Program 与其他组件的交互

Spark Driver Program 与其他组件之间存在着密切的交互关系。这些组件包括：

• Executor ：Executor 是 Spark 集群中的工作节点，负责执行 Spark 作业中的任务。Driver Program 通过 SparkContext 将作业提交给 Executor，由 Executor 负责执行这些作业。
• Worker ：Worker 是 Spark 集群中的一个进程，负责管理 Executor。Driver Program 通过 SparkContext 与 Worker 进行通信，了解 Executor 的状态，并向 Executor 分配任务。
• Job ：Job 是 Spark 作业的基本单位，由多个 Stage 组成。Driver Program 将作业提交给 Spark 集群后，Spark 集群会将其拆分成多个 Stage，并由 Executor 并行执行这些 Stage。
• Stage ：Stage 是 Spark 作业的一个阶段，由多个 Task 组成。Driver Program 将作业拆分成多个 Stage，由 Executor 并行执行这些 Stage。
• Task ：Task 是 Spark 作业中最小的执行单元，由 Executor 执行。Driver Program 将作业拆分成多个 Task，由 Executor 并行执行这些 Task。

Spark 作业的生命周期

Spark 作业的生命周期可以分为以下几个阶段：

1. 作业提交 ：Driver Program 将作业提交给 Spark 集群，由 Spark 集群将作业拆分成多个 Stage，并由 Executor 并行执行这些 Stage。
2. 任务执行 ：Executor 并行执行 Stage 中的任务。每个任务负责处理一部分数据，并将结果返回给 Driver Program。
3. 结果收集 ：Driver Program 收集 Executor 返回的结果，并将这些结果合并成最终的结果。
4. 作业完成 ：Driver Program 将最终的结果返回给用户，并释放 Spark 集群的资源。

总结

在这一篇文章中，我们通过解读 Spark 源码，深入探究了 Driver Program 的本质，了解了其内部的运作机制。重点关注了其与其他组件如 Executor、Worker、Job、Stage、Task 等之间的交互，理解了 Spark 中作业执行的生命周期。