Spark运行机制与原理详解目录Spark Internals
Spark运行机制与原理详解目录Spark Internals
https://github.com/JerryLead/SparkInternals
Spark Internals
Spark Version: 1.0.2
Doc Version: 1.0.2.0
Authors
Weibo Id | Name |
|---|---|
@JerryLead | Lijie Xu |
Introduction
本文主要讨论 Apache Spark 的设计与实现，重点关注其设计思想、运行原理、实现架构及性能调优，附带讨论与 Hadoop MapReduce 在设计与实现上的区别。不喜欢将该文档称之为“源码分析”，因为本文的主要目的不是去解读实现代码，而是尽量有逻辑地，从设计与实现原理的角度，来理解 job 从产生到执行完成的整个过程，进而去理解整个系统。
讨论系统的设计与实现有很多方法，本文选择 问题驱动 的方式，一开始引入问题，然后分问题逐步深入。从一个典型的 job 例子入手，逐渐讨论 job 生成及执行过程中所需要的系统功能支持，然后有选择地深入讨论一些功能模块的设计原理与实现方式。也许这样的方式比一开始就分模块讨论更有主线。
本文档面向的是希望对 Spark 设计与实现机制，以及大数据分布式处理框架深入了解的 Geeks。
因为 Spark 社区很活跃，更新速度很快，本文档也会尽量保持同步，文档号的命名与 Spark 版本一致，只是多了一位，最后一位表示文档的版本号。
由于技术水平、实验条件、经验等限制，当前只讨论 Spark core standalone 版本中的核心功能，而不是全部功能。诚邀各位小伙伴们加入进来，丰富和完善文档。
关于学术方面的一些讨论可以参阅相关的论文以及 Matei 的博士论文，也可以看看我之前写的这篇 blog。
好久没有写这么完整的文档了，上次写还是三年前在学 Ng 的 ML 课程的时候，当年好有激情啊。这次的撰写花了 20+ days，从暑假写到现在，大部分时间花在 debug、画图和琢磨怎么写上，希望文档能对大家和自己都有所帮助。
Contents
本文档首先讨论 job 如何生成，然后讨论怎么执行，最后讨论系统相关的功能特性。具体内容如下：
- Overview 总体介绍 Spark详解01概览|Spark部署|执行原理
- Job logical plan 介绍 job 的逻辑执行图（数据依赖图） Spark详解02Job 逻辑执行图
- Job physical plan 介绍 job 的物理执行图 Spark详解03Job 物理执行图
- Shuffle details 介绍 shuffle 过程 Spark详解04Shuffle 过程
- Architecture 介绍系统模块如何协调完成整个 job 的执行 Spark详解05架构Architecture
- Cache and Checkpoint 介绍 cache 和 checkpoint 功能 Spark详解06容错机制Cache 和 Checkpoint
- Broadcast 介绍 broadcast 功能 Spark详解07广播变量Broadcast
- Job Scheduling 尚未撰写
- Fault-tolerance 尚未撰写
可以直接点 md 文件查看。
喜欢看 pdf 版本的可以去 这里 下载。
如果使用 Mac OS X 的话，推荐下载 MacDown 后使用 github 主题去阅读这些文档。
Examples
写文档期间为了 debug 系统，自己设计了一些 examples，放在了 SparkLearning/src/internals 下。
Acknowledgement
文档写作过程中，遇到过一些细节问题，感谢下列同学给予的解答、讨论和帮助：
- @Andrew-Xia 参与讨论了 BlockManager 的实现与 broadcast(rdd) 会出现的情况。
- @CrazyJVM 参与讨论了 BlockManager 的实现。
- @王联辉 参与讨论了 BlockManager 的实现。
感谢下列同学对文档内容的补充：
Weibo Id | 章节 | 补充内容 | 修改状态 |
|---|---|---|---|
@OopsOutOfMemory | Overview | workers 与 executors 的关系及 Spark Executor Driver资源调度小结 | 由于这部分内容的相关实现还在不断 update，本文暂不作结论性总结，已添加详情链接到该同学的 blog |
感谢下列同学指出文档中的不足或错误：
Weibo Id | 章节 | 不足或错误 | 修改状态 |
|---|---|---|---|
@Joshuawangzj | Overview | 多个 application 运行时 worker 应该会启动多个 Backend 进程 | 已修改，但需要进一步实验证实。怎么控制 Backend 的个数还不清楚 |
@_cs_cm | Overview | 最新的 groupByKey() 已经取消蕴含的 mapValues() 操作，没有MapValuesRDD 产生了 | 已修改 groupByKey() 相关的 figures 和描述 |
@染染生起 | JobLogicalPlan | FullDepedency 中的 N:N 关系是否属于 NarrowDependency | 将原来的两种 NarrowDependency 描述改为更清楚的三种，已做更详细的说明 |
@zzl0 | 前四章 | 很多 typos，比如 “groupByKey 产生了后面三个 RDD”，应该是两个。详见 pull request。 | 已经全部修改 |
@左手牵右手TEL | Cache 和 Broadcast 两章 | 很多 typos | 已经全部修改 |
@cloud-fan | JobLogicalPlan | Cogroup() 图中的某些剪头应该是红色的 | 已经全部修改 |
@CrazyJvm | Shuffle details | 从 Spark1.1开始spark.shuffle.file.buffer.kb的默认值为32k，而不是100k | 已经全部修改 |
特别感谢 @明风Andy 同学给予的大力支持。
Special thanks to the rockers (including researchers, developers and users) who participate in the design, implementation and discussion of big data systems.