大數據面試題之Spark(1)

Spark的任務執行流程

Spark的運行流程

Spark的作業運行流程是怎么樣的?

Spark的特點

Spark源碼中的任務調度

Spark作業調度

Spark的架構

Spark的使用場景

Spark on standalone模型、YARN架構模型(畫架構圖)

Spark的yarn-cluster涉及的參數有哪些?

Spark提交job的流程

Spark的階段劃分

Spark處理數據的具體流程說下

Sparkjoin的分類

Spark map join的實現原理

Spark的任務執行流程

Apache Spark 的任務執行流程主要分為以下幾個階段：

1. 初始化與作業提交
創建SparkContext：Spark應用程序啟動時，首先創建一個SparkContext，這是Spark與集群資源管理器（如YARN或Mesos）交互的入口點。
作業提交：用戶編寫好Spark應用后，通過SparkContext提交到Spark集群。提交過程包括解析作業、依賴分析等。

2. DAG構建與優化
RDD（彈性分布式數據集）鏈：Spark應用的核心是通過一系列轉換（Transformation）操作構建出RDD鏈。
DAG（有向無環圖）生成：Spark將這些轉換操作轉化為DAG，每個節點代表一個操作，邊表示數據依賴關系。
DAG優化：Spark會對DAG進行優化，比如消除無效操作、重排操作以減少shuffle等，生成優化后的執行計劃。
3. 任務調度
Stage劃分：根據RDD之間的依賴關系，Spark將DAG劃分為多個Stage。寬依賴（如shuffle）處切分，窄依賴則在同一Stage內。
Task生成：每個Stage被進一步劃分為多個Task，Task是最小的計算單元，運行在Executor上。
Task調度：Spark的調度器（默認采用FIFO策略，也可以配置為Fair策略）負責將Task分配給各個Worker節點上的Executor執行。
4. 任務執行
Executor執行Task：Executor接收來自Driver的Task，讀取或計算所需的數據，執行計算任務。
數據 Shuffle：在有寬依賴的Stage間，數據需要重新分布（Shuffle），這一步通常涉及磁盤I/O和網絡傳輸，是性能瓶頸之一。
結果聚合：每個Stage的輸出可能需要進一步聚合，直到最終結果被計算出來。
5. 結果返回與清理
結果收集：最后的Stage計算出的結果會通過網絡返回給Driver程序。
SparkContext關閉：當應用程序執行完畢，SparkContext會被關閉，釋放所有資源。
日志與監控：Spark提供豐富的日志和Web UI供開發者監控任務執行狀態和性能指標。
整個流程體現了Spark的高效執行模型，尤其是其基于內存計算的能力和對迭代式計算的優化，使得Spark在大數據處理場景下表現出色。

Spark的運行流程

Spark的運行流程大致可以概括為以下幾個步驟：

啟動與初始化：

用戶提交Spark應用時，首先會啟動一個Driver進程。Driver是Spark應用的主程序，負責管理和協調整個應用的執行。

Driver啟動后，會創建一個SparkContext實例，它是Spark與底層集群資源管理器（如YARN、Mesos或Standalone）進行交互的主要接口。SparkContext負責向資源管理器注冊應用并請求執行資源。

資源分配與Executor啟動：

資源管理器接收到請求后，會為該應用分配必要的資源，如CPU核心和內存。

根據分配的資源，在各個Worker節點上啟動Executor進程。Executor是真正執行任務的工作者進程，它們負責運行任務并存儲數據。

構建DAG與Stage劃分：

Spark會根據用戶的代碼邏輯構建一個DAG（有向無環圖），表示RDD之間的依賴關系。

根據DAG中的寬依賴，DAG會被切分成多個Stage。每個Stage包含一組需要并行執行的Task。

任務調度與執行：

SparkContext中的DAGScheduler將DAG分解成TaskSets（任務集），每個TaskSet對應一個Stage中的所有任務。

TaskScheduler負責將這些TaskSets分配給各個Executor執行。它可以根據不同的調度策略來優化任務的分配。

Executor接收任務后，會執行具體的計算邏輯，包括從內存或磁盤讀取數據、執行變換操作、將結果寫回存儲等。

數據處理與Shuffle：

在處理過程中，如果遇到寬依賴，數據需要進行Shuffle操作，即重新分布數據，以便后續Stage可以并行處理。

Shuffle過程中可能會涉及到數據的序列化、網絡傳輸、磁盤寫入和讀取等操作，這是Spark計算中的一個潛在瓶頸。

結果收集與應用結束：

最終Stage的計算結果會被收集回Driver節點。

應用程序執行完畢后，SparkContext會向資源管理器注銷并釋放所有資源，包括Executor和分配的內存、CPU等。

監控與日志：

Spark提供了Web UI，可以實時監控應用的執行狀態、資源使用情況、任務進度等信息，便于調試和性能優化。

整個流程展示了Spark如何從應用提交開始，經過資源申請、任務調度與執行，直至最終結果產出并釋放資源的全過程，體現了其高度的并行計算能力和資源管理效率。

Spark的作業運行流程是怎么樣的?

Spark的作業運行流程可以概括為以下幾個關鍵步驟：

1、啟動與初始化：
用戶通過編寫Spark應用程序并提交至Spark集群。
提交后，首先啟動一個Driver進程，該進程負責解析用戶代碼，創建SparkContext（Spark應用的入口點），并與集群資源管理器（如YARN、Mesos或Standalone）進行通信，申請執行資源。

2、構建執行計劃：
SparkContext將用戶編寫的RDD（彈性分布式數據集）操作轉換成DAG（有向無環圖），表示RDD間的依賴關系。
DAGScheduler分析DAG，根據RDD之間的依賴關系將DAG切分成多個Stage，每個Stage包含一組可以并行執行的Task。這些Stage按照依賴順序排列，形成了執行計劃。

3、資源分配與Executor準備：
SparkContext根據執行計劃的需求向資源管理器請求Executor資源。
Executor在各個Worker節點上啟動，準備好執行Task所需的計算資源和環境。

4、任務調度與執行：
TaskScheduler將Stage進一步分解為具體Task，并將這些Task分配給各個Executor執行。
Executor執行Task，處理數據，執行轉換操作（如map、reduce等），并在必要時進行數據Shuffle。
Executor之間通過網絡交換數據，實現數據的重新分配。

5、結果匯總與輸出：
最終Stage的Task執行完成后，它們的結果被收集并匯聚到Driver進程中。
如果是行動（Action）操作，如collect或saveAsTextFile，Driver會處理這些結果，如打印輸出或保存到外部存儲。

6、資源釋放與應用結束：
應用程序執行完畢后，SparkContext會通知資源管理器釋放所有資源，包括關閉Executor。
最后，SparkContext自身也會關閉，標志著整個Spark作業的生命周期結束。

在整個過程中，Spark利用內存計算、懶惰求值、DAG執行模型和高效的調度機制，旨在最小化數據讀寫磁盤的次數，從而提高數據處理的效率和速度。同時，Spark提供了豐富的監控工具，如Web UI，便于跟蹤作業的執行狀態和性能指標。

Spark的特點

Apache Spark 是一個廣泛使用的開源大數據處理框架，它以其高效、易用和靈活的特性，在數據處理領域占據重要地位。以下是Spark的主要特點：

高性能：Spark 最顯著的特點是它的高性能。它利用內存計算技術，能夠在內存中進行數據處理，相比于傳統的Hadoop MapReduce，官方數據顯示Spark在內存中的運算速度能快100倍以上，即使在需要磁盤IO時也能達到10倍以上的速度提升。這得益于其高效的DAG（有向無環圖）執行引擎，能夠優化數據處理流程，減少不必要的讀寫操作。
易用性：Spark 提供了高度抽象的API，支持Scala、Java、Python、R等多種編程語言，使得數據處理任務的編寫變得更加簡單直觀。它包括Spark SQL（用于結構化數據處理）、Spark Streaming（處理實時數據流）、MLlib（機器學習）、GraphX（圖形處理）等多個庫，方便開發者構建復雜的數據處理管道。
通用性：Spark 是一個統一的數據處理平臺，能夠支持批處理、交互式查詢（通過Spark SQL）、實時流處理（Spark Streaming）、機器學習和圖計算等多種工作負載。這意味著開發者可以使用單一框架解決多樣化的數據處理需求，降低了技術棧的復雜度。
可擴展性與容錯性：Spark 設計為可以輕松部署在從單個計算機到數千臺機器的集群上，具備良好的水平擴展能力。它利用Hadoop HDFS或其他分布式文件系統來存儲數據，確保數據的高可用性。同時，Spark內部的RDD（彈性分布式數據集）模型支持數據的容錯處理，能夠在節點故障時自動恢復計算任務。
交互式分析：Spark支持交互式查詢，允許用戶以快速反饋的方式探索數據，這對于數據分析和數據科學應用尤為重要。
集成與生態系統：Spark與Hadoop生態系統深度集成，可以無縫讀取HDFS、Hive等Hadoop相關組件的數據，并且可以通過Spark SQL與傳統關系型數據庫和數據倉庫進行交互。此外，Spark擁有活躍的社區支持和豐富的第三方工具與庫，生態完善。

綜上所述，Spark憑借其高性能、易用性、通用性、可擴展性以及強大的生態系統支持，成為大數據處理領域的首選工具之一。

Spark源碼中的任務調度

Spark的任務調度主要由兩大部分組成：DAGScheduler和TaskScheduler。這兩個組件協同工作，負責將用戶提交的Spark作業轉化為可執行的任務，并在集群中高效地調度執行。

DAGScheduler
DAGScheduler位于Spark的Driver端，主要職責如下：

1、構建DAG（有向無環圖）：根據RDD的依賴關系，構建一個表示整個作業計算流程的DAG。
2、Stage劃分：通過對DAG進行分析，識別出那些會產生shuffle的操作（即寬依賴），并據此將DAG切分成多個Stage。Stage之間的邊界通常是在shuffle操作的地方，這樣可以優化資源的使用和任務的執行。
3、任務集(TaskSet)生成：為每個Stage生成一組Task，這些Task將在Executor上并行執行。每個Task對應RDD的一個分區上的計算操作。
4、任務調度策略：雖然DAGScheduler負責Stage的劃分和TaskSet的產生，但它并不直接與Executor交互來分配任務。它會將這些任務集提交給TaskScheduler，由后者負責實際的資源請求和任務調度。

TaskScheduler
TaskScheduler同樣位于Driver端，但更側重于資源管理和任務的實際分配：

1、資源請求與分配：與底層資源管理器（如YARN、Mesos或Kubernetes）交互，請求Executor資源，并接收資源分配的響應。
2、任務分配：根據Executor的資源狀況和數據的本地性原則，將DAGScheduler產生的TaskSet中的Task分配給合適的Executor執行。TaskScheduler會嘗試將任務分配到數據所在的節點，以減少網絡傳輸，提高執行效率。
3、任務狀態跟蹤：監控Task的執行狀態，包括任務的開始、完成、失敗和重試。在Task失敗時，TaskScheduler會根據配置的重試策略來決定是否重新調度該任務。
4、Executor管理：管理Executor的生命周期，包括Executor的添加與移除，以及與Executor的通信，以獲取任務執行的狀態信息。
調度流程總結
1、用戶提交作業后，SparkContext創建DAGScheduler和TaskScheduler。
2、DAGScheduler分析作業的RDD依賴，劃分Stage并生成TaskSet。
3、TaskScheduler根據資源情況和任務需求，向資源管理器請求Executor資源。
4、TaskScheduler將TaskSet中的Task分配給Executor，并管理任務的執行與失敗重試。
5、Executor執行Task，處理數據，并將結果返回給Driver。
這一系列過程確保了Spark能夠高效、靈活地在分布式環境中執行復雜的計算任務。

Spark作業調度

Apache Spark作業調度是Spark集群管理中的一個關鍵部分，它決定了如何在集群的節點上分配和執行任務。Spark提供了幾種調度策略和資源管理機制，以確保任務能夠有效地被調度和執行。

以下是關于Spark作業調度的一些關鍵概念和機制：

1、調度器（Scheduler）：
Spark提供了幾種調度器，如FIFO（先進先出）、Fair（公平）和Capacity（容量）調度器。這些調度器決定了如何為提交的作業分配資源。
FIFO調度器按照作業提交的順序來調度它們。
Fair調度器嘗試在所有作業之間公平地分配資源，允許配置作業池和權重。
Capacity調度器允許用戶配置多個隊列，并為每個隊列分配一定數量的資源。
2、作業（Job）：
在Spark中，一個作業通常是由一個行動（Action）觸發的，如collect(), count(), saveAsTextFile()等。作業被拆分成多個任務（Tasks）來在集群上并行執行。
3、任務（Task）：
每個任務都是作業中的一部分，并在集群的一個節點上執行。任務可以是map任務、reduce任務或shuffle任務等。
4、資源管理器（Resource Manager）：
在Spark on YARN這樣的環境中，YARN的資源管理器（ResourceManager）負責集群資源的分配。
在Spark Standalone模式下，Spark Master節點負責資源的分配。
5、動態資源分配（Dynamic Resource Allocation）：
Spark支持動態資源分配，這意味著它可以根據工作負載自動地增加或減少executor的數量。這有助于更有效地利用集群資源。
6、配置參數：
Spark提供了許多配置參數來控制作業調度和資源管理，如spark.scheduler.mode（設置調度器模式）、spark.dynamicAllocation.enabled（啟用動態資源分配）等。
7、任務本地化（Task Locality）：
Spark嘗試將任務調度到存儲了所需數據的節點上，以減少數據傳輸的開銷。這被稱為任務本地化。Spark會根據數據的存儲位置來決定任務應該在哪里執行。
8、作業調度日志和監控：
Spark提供了Web UI來監控作業的進度、執行時間和資源使用情況。此外，還可以使用Spark的日志和事件日志來分析作業的性能和調度行為。
9、優化調度：
為了優化作業調度，可以采取一些策略，如合并小任務以減少調度開銷、優化數據布局以減少數據傳輸、調整配置參數以適應不同的工作負載等。
10、Spark SQL和DataFrame的調度：
對于使用Spark SQL和DataFrame API編寫的作業，Spark會生成一個邏輯執行計劃，并將其轉換為物理執行計劃來執行。這些計劃中的操作也會被拆分成任務并在集群上執行。

Spark的架構

Spark的架構是一個基于內存計算的分布式處理框架，其設計旨在高效地處理大規模數據集。以下是Spark架構的主要組件和關鍵概念的清晰概述：

1、核心組件：
Application：建立在Spark上的用戶程序，包括Driver代碼和運行在集群各節點的Executor中的代碼。
Driver Program：驅動程序，是Application中的main函數，負責創建SparkContext，并作為Spark作業的調度中心。
SparkContext：Spark的上下文對象，是應用與Spark集群的交互接口，用于初始化Spark應用環境，創建RDD、廣播變量等。
Executor：Spark應用運行在Worker節點上的一個進程，負責執行Driver分配的任務，并將結果返回給Driver。
Cluster Manager：在集群上獲取資源的外部服務，可以是Standalone、YARN、Mesos等。
Worker Node：集群中任何可以運行Application代碼的節點，負責啟動Executor進程。
2、運行架構：
Spark采用Master-Slave架構模式，其中Driver作為Master節點，負責控制整個集群的運行；Executor作為Slave節點，負責實際執行任務。
Driver負責將用戶程序轉化為作業（Job），并在Executor之間調度任務（Task）。Executor則負責運行組成Spark應用的任務，并將結果返回給Driver。
3、任務調度與執行：
Spark作業被拆分成多個Task，每個Task處理一個RDD分區。
DAG Scheduler負責根據應用構建基于Stage的DAG（有向無環圖），并將Stage提交給Task Scheduler。
Task Scheduler負責將Task分發給Executor執行。
4、資源管理器：
Spark支持多種資源管理器，如YARN、Mesos和Standalone模式。
在YARN模式中，ResourceManager分配資源，NodeManager負責管理Executor進程。
在Standalone模式中，Master節點負責資源的調度和分配，Worker節點負責執行具體的任務。
5、數據核心 - RDD：
RDD（彈性分布式數據集）是Spark的基本計算單元，表示不可變、可分區、里面的元素可并行計算的集合。
RDD支持多種轉換操作（如map、filter）和行動操作（如reduce、collect），并且具有容錯性，可以在部分數據丟失時重新計算。
6、其他特性：
Spark支持動態資源分配，可以根據工作負載自動增加或減少Executor的數量。
Spark提供了豐富的API，如Spark SQL、MLlib、GraphX等，用于數據查詢、機器學習和圖計算等任務。

Spark的使用場景

Apache Spark 是一個開源的大數據處理框架，以其高性能的內存計算和易用的API而廣受歡迎。以下是Spark的一些典型使用場景：

大規模數據處理與分析：Spark非常適合處理PB級別的數據集，常用于數據挖掘、日志分析、用戶行為分析等場景。例如，互聯網公司可以利用Spark分析用戶點擊流數據，優化網站布局和推薦算法。
實時數據處理：通過Spark Streaming模塊，Spark能夠實時處理數據流，適用于需要實時數據分析的場景，比如社交媒體趨勢分析、實時交通監控、在線廣告投放系統等。
機器學習與數據科學：Spark包含MLlib機器學習庫，支持分類、回歸、聚類、推薦等多種算法，適合構建和訓練大規模機器學習模型，以及進行特征工程、模型評估等數據科學任務。
交互式查詢：借助Spark SQL模塊，用戶可以使用SQL或者DataFrame API對數據進行交互式查詢，適用于需要快速響應的BI分析、即席查詢等場景。
圖計算：使用GraphX庫，Spark能處理大規模圖數據，適合社交網絡分析、推薦系統中的關系挖掘、知識圖譜構建等應用。
批處理：Spark擅長處理批處理任務，包括數據清洗、ETL（提取、轉換、加載）、大規模數據聚合等。
推薦系統：特別是實時推薦，Spark可以快速處理用戶行為數據，即時更新推薦模型，提升用戶體驗。
金融行業應用：在金融領域，Spark被用來處理海量交易數據，進行風險分析、欺詐檢測、信用評分等。
物聯網(IoT)數據處理：隨著IoT設備產生的數據量劇增，Spark可用于實時處理和分析這些數據，支持決策制定和預測維護。
醫療健康數據分析：在醫療領域，Spark可以用來處理電子病歷、基因組學數據，支持疾病預測、患者分群和個性化治療方案的制定。

綜上所述，Spark由于其靈活性和高效性，幾乎涵蓋了大數據處理的所有關鍵領域，特別是在需要快速迭代計算、實時處理和復雜數據分析的場景下，Spark展現了其獨特的優勢。

Spark on standalone模型、YARN架構模型(畫架構圖)

Spark on Standalone模型
在Spark on Standalone模型中，Spark集群由以下幾個主要組件組成：

Driver Program：這是Spark應用程序的入口點，負責創建SparkContext對象，并與集群管理器（在Standalone模式下為Master節點）進行交互。
SparkContext：Spark應用程序的上下文，用于初始化Spark環境，創建RDDs、廣播變量等。
Worker Nodes：集群中的工作節點，負責執行Spark任務。每個Worker節點上運行一個Worker進程，負責啟動Executor進程。
Executors：運行在Worker節點上的進程，負責執行具體的Spark任務。Executor進程負責讀取輸入數據、執行計算并將結果返回給Driver。
在Standalone模式下，Master節點負責集群的資源管理和任務調度。當Driver提交作業時，Master節點會分配資源給Executor進程，并監控它們的執行狀態。

Standalone模式架構圖

Standalone模式運行流程圖

YARN架構模型
在Spark on YARN架構模型中，YARN作為集群的資源管理器，與Spark集群協同工作。主要組件包括：

ResourceManager (RM)：YARN集群的資源管理器，負責整個集群的資源管理和調度。RM與NodeManager通信，以分配和管理資源。
NodeManager (NM)：YARN集群中的每個節點都運行一個NodeManager進程，負責啟動和管理Container。Container是YARN中資源分配的基本單位。
ApplicationMaster (AM)：對于每個Spark應用程序，YARN都會在集群中選擇一個NodeManager進程啟動一個AM。AM負責向RM申請資源，進一步啟動Executor進程以運行Task。
Executors：與Standalone模式類似，Executors運行在YARN的Container中，負責執行具體的Spark任務。
在Spark on YARN模式下，有兩種提交方式：

Client模式：Driver進程在客戶端啟動，與AM建立通信。AM負責申請資源并啟動Executors。
Cluster模式：Driver進程在YARN集群中啟動，作為AM的一部分。AM同時負責申請資源和啟動Executors。
在YARN架構中，RM負責資源的全局管理和調度，而AM則負責具體應用程序的資源請求和任務調度。這種架構使得Spark能夠充分利用YARN的資源管理和調度功能，實現更高效的資源利用和任務執行。

Spark的yarn-cluster涉及的參數有哪些?

Spark在YARN集群模式（yarn-cluster）下涉及的參數主要包括以下幾個方面，這些參數有助于控制應用的資源分配、行為表現及與YARN的集成方式：

1、資源相關參數
spark.executor.memory：每個Executor的內存大小。
spark.executor.cores：每個Executor可以使用的CPU核心數。
spark.executor.instances：Executor實例的數量。
spark.driver.memory：Driver進程的內存大小。
spark.driver.cores：Driver進程可以使用的CPU核心數。
2、網絡和序列化參數
spark.serializer：用于RDD序列化的類，默認為org.apache.spark.serializer.JavaSerializer，但推薦使用org.apache.spark.serializer.KryoSerializer以提高性能。
spark.network.timeout：網絡超時設置。
spark.rpc.askTimeout 或 spark.rpc.lookupTimeout：RPC通信超時時間。
3、應用名稱和隊列
spark.app.name：Spark應用的名稱。
spark.yarn.queue：YARN隊列的名稱，用于提交作業。
4、其他重要參數
spark.yarn.maxAppAttempts：應用程序最大重試次數。
spark.yarn.am.attemptFailuresValidityInterval：AM失敗有效間隔時間，決定多久內的失敗會被計數。
spark.yarn.historyServer.address：Spark歷史服務器地址，用于記錄和展示應用的歷史信息。
spark.yarn.applicationMaster.waitTries：嘗試等待Spark Master啟動和初始化完成的次數。
spark.yarn.submit.file.replication：Spark應用程序依賴文件上傳到HDFS時的備份副本數量。
5、日志和監控
spark.eventLog.enabled：是否啟用事件日志記錄。
spark.eventLog.dir：事件日志的目錄，通常在HDFS上。
6、動態資源分配（可選）
spark.dynamicAllocation.enabled：是否開啟動態資源分配。
spark.dynamicAllocation.minExecutors：動態分配時的最小Executor數量。
spark.dynamicAllocation.maxExecutors：動態分配時的最大Executor數量。
這些參數可以通過在提交Spark應用時使用spark-submit命令的--conf選項來設置，或者在Spark應用的配置文件中預先定義。正確配置這些參數對優化Spark作業的性能、資源管理和故障恢復至關重要。

Spark提交job的流程

1、準備階段：
用戶通過spark-submit命令或API提交Spark作業。
如果是基于YARN的集群模式（如YARN-Cluster），ResourceManager（RM）會收到任務提交請求，并進行任務記錄，為作業分配一個application_id，并在HDFS上分配一個目錄用于存儲作業所需的資源（如jar包、配置文件等）。
2、資源分配與初始化：
Spark Client根據application_id上傳任務運行所需的依賴到為其分配的HDFS目錄，并上傳應用代碼和其他必要的資源。
ResourceManager（RM）檢查資源隊列，如果存在可分配的資源（Node Manager, NM），則向這些NM發送請求以創建Container。
NM創建Container成功后，向RM發送響應，RM隨后通知Spark Client可以開始運行任務。
3、啟動Application Master和Driver進程：
Spark Client發送命令到NM所在的Container中，啟動Application Master（AM）。
AM從HDFS中獲取上傳的jar包、配置文件和依賴包，并創建Spark Driver進程。
4、Executor啟動與注冊：
Driver根據Spark集群的配置參數，通過RM申請NM容器以啟動Executor。
RM調度空閑的NM創建Container，AM獲取到NM的Container后，發送啟動Executor進程的命令。
Executor啟動后，會向Driver進行反向注冊，以便進行心跳檢測和計算結果返回。
5、任務劃分與提交：
Driver進程解析Spark作業并執行main函數，DAGScheduler會進行一系列DAG構建，根據RDD的依賴關系將作業拆分成多個Stage。
每個Stage會被轉化為一個或多個TaskSet，由TaskScheduler提交到Cluster Manager（如YARN的ResourceManager）。
6、任務調度與執行：
由于Executor已在Driver注冊，Driver會將Task分配到Executor中執行。
Executor執行Task，并將結果返回給Driver。
7、結果聚合與作業結束：
Driver根據Executor返回的結果進行聚合。
如果需要，Driver會決定是否進行推測執行（Speculative Execution），即對于運行較慢的Executor，開啟新的Executor執行該任務。
所有任務執行完畢后，Executor和Driver進程結束，Application結束，并向RM注銷。
8、資源釋放：
RM和NM繼續接受下一個任務的資源請求，之前為作業分配的資源被釋放并回收。

Spark的階段劃分

1. Spark作業的基本組成
Job：一個Spark作業通常是由一個行動（Action）操作觸發的，例如collect(), count(), saveAsTextFile()等。每個行動操作都會觸發一個或多個Stage的執行。
Stage：Stage是Job的組成單位，一個Job會切分成多個Stage。Stage之間通過依賴關系進行順序執行，而每個Stage是多個Task的集合。
2. 階段劃分的依據
Shuffle操作：Spark的階段劃分主要基于數據的Shuffle操作。當RDD之間的轉換連接線呈現多對多交叉連接時（即涉及Shuffle過程），會產生新的Stage。Shuffle操作是重新組合數據的過程，如將數據按照某個key進行聚合或關聯。
窄依賴與寬依賴：Spark中的依賴關系分為窄依賴和寬依賴。窄依賴（如map、filter等）不會導致新的Stage的產生，而寬依賴（如groupBy、join等涉及Shuffle的操作）則會導致新的Stage的產生。
3. 階段劃分的流程
DAG構建：Driver Program根據用戶程序構建有向無環圖（DAG, Directed Acyclic Graph），表示作業的計算流程。
劃分Stage：DAGScheduler遍歷DAG，根據寬依賴關系將DAG劃分為多個Stage。每個Stage內部是窄依賴的，而Stage之間通過寬依賴連接。
Task生成：在每個Stage中，根據RDD的分區數量生成相應數量的Task。每個Task處理一個RDD分區的數據。
4. 階段與Task的關系
一個Job至少包含一個Stage，但通常會包含多個Stage。
一個Stage包含多個Task，這些Task在集群的不同節點上并行執行。
5. 優化階段劃分
通過優化Spark代碼，減少不必要的Shuffle操作，可以減少Stage的數量，從而提高作業的執行效率。
合理設置RDD的分區數量，確保每個Task能夠處理合適大小的數據量，避免資源浪費或任務過載。

Spark處理數據的具體流程說下

1、作業初始化：
驅動程序啟動：Spark應用從一個稱為驅動程序（Driver Program）的進程中開始執行。驅動程序負責創建SparkContext，這是Spark與集群管理器（如YARN或Mesos）交互的主要接口。
構建邏輯計劃：用戶通過Spark的API（如RDD、DataFrame或Dataset）定義數據處理任務。驅動程序根據這些操作構建一個執行計劃，這個計劃是惰性求值的，即直到有動作（action）觸發時才會真正執行。
2、任務劃分：
DAG構建：Spark會根據用戶的轉換（transformation）操作構建一個有向無環圖（DAG），表示數據處理的各個階段。
Stage劃分：DAG被劃分為多個Stage，通常在寬依賴（例如shuffle）的地方切分。每個Stage包含一組任務（Task），這些任務可以在Executor上并行執行。
3、資源申請與任務調度：
向資源管理器申請資源：SparkContext與資源管理器（如YARN或Mesos）溝通，請求Executor資源。
任務分配：一旦資源獲得，Spark根據Stage和數據的位置來分配任務給Executor執行。任務調度器確保數據本地性原則，盡可能讓任務在數據所在的節點上執行，以減少網絡傳輸。
4、數據處理與計算：
Executor執行任務：每個Executor上的任務負責加載、處理其分配的數據塊。數據優先嘗試加載到內存中（RDD緩存），以便快速訪問和迭代計算。
Shuffle操作：在需要重新分布數據的Stage（如reduceByKey），Spark執行shuffle操作，重新組織數據，確保后續Stage的任務能正確處理分區后的數據。
5、結果匯聚與返回：
任務結果收集：任務完成后，計算結果返回到驅動程序。對于行動（Action）操作，如collect，所有Executor的結果會被匯聚到驅動程序。
結果處理：驅動程序可能對結果進行進一步處理，比如排序、過濾或保存到外部存儲系統（如HDFS、數據庫）。
6、清理與結束：
資源釋放：當應用完成或遇到錯誤時，Spark會釋放所有申請的資源，包括Executor和相關資源。
結果輸出：最終結果按照用戶需求輸出或保存。

Sparkjoin的分類

1、Shuffle Hash Join:
這是最基本的join類型，適用于兩個大表的關聯。它首先會對參與join的兩個數據集使用指定的鍵進行分區（shuffle過程），然后在每個分區內部使用哈希表來加速匹配過程。Shuffle Hash Join要求數據能夠跨節點重新分布，因此可能會產生較大的網絡開銷。
2、Broadcast Hash Join:
當一個數據集相對較小，可以輕松地復制到所有參與計算的節點上時，Broadcast Hash Join就會非常高效。較小的表會被廣播到所有Executor的內存中，形成一個哈希表，然后較大的表的每個分區會在本地與這個哈希表進行匹配。這種方式避免了shuffle過程，減少了網絡傳輸和磁盤I/O，提高了處理速度，但要求“小表”能夠適應Executor的內存限制。
3、Sort Merge Join:
如果兩個數據集都已經按照join鍵排序，或者可以接受進行排序的話，Sort Merge Join是一個好的選擇。每個數據集先進行局部排序，然后通過合并已排序的部分來進行join操作。這種方法在數據集已經有序或可以經濟地排序時，尤其是處理兩個大表的情況，能夠提供較好的性能。但它涉及到額外的排序步驟，可能增加計算成本。
4、Cartesian Join (Cross Join):
這是一種特殊的join，它返回兩個數據集的所有可能組合。在Spark中，通過不指定任何join鍵直接調用join方法即可實現Cartesian Product。由于其產生的結果集可能非常龐大，因此在實際應用中較少使用。
5、Outer Joins:
Spark還支持各種外連接，包括leftOuterJoin, rightOuterJoin, 和 fullOuterJoin。這些操作在匹配鍵的同時，還會保留沒有匹配項的一方或雙方的數據，并用null填充缺失的值。它們可以在上述任何一種join策略的基礎上實現。

Spark map join的實現原理

Spark的Map Join實現原理主要依賴于廣播小表（Broadcast Join）的策略，這種策略特別適用于一個表（我們稱之為“小表”）相對于另一個表（我們稱之為“大表”）來說非常小的情況。以下是Map Join實現原理的詳細解釋：

1、廣播小表：
當Spark執行Join操作時，如果它檢測到其中一個表（即小表）的大小小于某個閾值（這個閾值在Spark中可以通過spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold進行配置，默認上限是10MB，但注意在較新版本的Spark中，這個限制可能已經提高到8GB），它會選擇將該小表廣播到所有節點上。
廣播是指將小表的數據分發到集群中的所有節點，每個節點都會緩存一份小表的完整數據。
2、Map端Join：
在數據已經被廣播到所有節點之后，Map Join操作在數據所在的節點上直接進行，而無需通過網絡傳輸大表的數據。
每個節點上的Executor都會使用本地緩存的小表數據和大表數據進行Join操作，這大大減少了網絡傳輸的開銷，并提高了Join操作的效率。
3、特點與限制：
只支持等值連接：Map Join主要適用于等值連接的情況，即連接條件是兩個表的列之間的等值關系。
內存占用：由于需要將小表廣播到所有節點，因此如果小表過大，可能會占用大量的內存，甚至導致內存溢出（OOM）。
廣播閾值：如前所述，廣播的閾值可以通過配置進行調整。選擇合適的閾值對于Map Join的性能至關重要。
4、執行過程：
識別小表：Spark首先會根據表的大小和配置識別出哪個表是小表。
廣播小表：將小表的數據廣播到集群中的所有節點。
執行Map Join：在每個節點上，使用本地緩存的小表數據和大表數據進行Join操作。
5、優化：
在使用Map Join時，可以考慮對經常用于Join的小表進行緩存，以減少廣播的開銷。
根據實際的數據分布和大小，合理調整廣播的閾值。
總的來說，Spark的Map Join通過廣播小表并在Map端直接進行Join操作，減少了網絡傳輸的開銷，提高了Join操作的效率。然而，它也有一些限制，如只支持等值連接和可能的內存占用問題。因此，在使用時需要根據實際情況進行合理的配置和優化。