Spark分区数、task数目、core数目、worker节点数目、executor数目梳理

spark隐式创建由操作组成的逻辑上的有向无环图。驱动器执行时，它会把这个逻辑图转换为物理执行计划，然后将逻辑计划转换为一系列的步骤（stage），每个步骤由多个任务组成。

步骤组成任务、数据组成任务。所以数据和对数据的操作都封装在任务里面了？数据是分布的，那么步骤的执行是什么过程？因为是流水线操作，所以对于每一个工作节点，都有一份步骤，然后根据步骤一步步计算？？？

Spark文档中使用驱动器节点和执行器节点的概念来描述执行Spark的进程

主节点（master）和工作节点（worker）的概念被用来分别表述集群管理器中的中心化部分和分布式部分。

输入以多个文件的形式存储在HDFS上，每个File都包含了很多块，成为Block

如果输入只有一个文件存储在Hbase里，也是按块大小分布存储的吗？

以块形式存储的文件可以跨节点嘛？

Spark读取文件作为输入时，会根据具体数据格式对应的InputFormat进行解析，一般是将若干个Block合并为一个输入分片，成为InputSplit。InputSplit不能跨文件。

随后为这些输入分片生成具体的Task。InputSplit与Task是一一对应的关系

随后这些具体的Task每个都会被分配到集群上的某个节点的某个Ececutor去执行

每个节点可以起一个或多个Executor

executor就是执行器节点嘛？所以每个工作节点（主机）可以有多个执行器？

每个Executor由若干个core组成，每个Executor的每个core（虚拟core，可以理解为一个Executor的工作线程）一次只能执行一个Task
每个Task执行的结果就是生产了目标RDD的一个partition

Task执行的并发度 = Executor的个数 * Executor的核数

partition的数目：

数据读入阶段。例如sc.textFile,输入文件划分为多少个InputSpliter就会需要多少的初始Task
Map阶段partition不变
Reduce阶段，RDD会触发shuffle操作，聚合后的RDD的partition数目根具体的操作有关

RDD在计算的时候，每一个分区都会起一个Task，所以RDD的分区数目决定了总的Task数目

比如RDD有100个分区，那么计算的时候就会生成100个task，你的资源配置为10个计算节点，每个两2个核，同一时刻可以并行的task数目为20，计算这个RDD就需要5个轮次。
如果计算资源不变，你有101个task的话，就需要6个轮次，在最后一轮中，只有一个task在执行，其余核都在空转。
如果资源不变，你的RDD只有2个分区，那么同一时刻只有2个task运行，其余18个核空转，造成资源浪费。这就是在spark调优中，增大RDD分区数目，增大任务并行度的做法。

Spark的Driver、Job和Stage

csdn jwLee

例子说明

在这个例子中，假设你需要做如下一些事情：

将一个包含人名和地址的文件加载到RDD1中
将一个包含人名和电话的文件加载到RDD2中
通过name来Join RDD1和RDD2，生成RDD3
在RDD3上做Map，给每个人生成一个HTML展示卡作为RDD4
将RDD4保存到文件
在RDD1上做Map，从每个地址中提取邮编，结果生成RDD5
在RDD5上做聚合，计算出每个邮编地区中生活的人数，结果生成RDD6
Collect RDD6，并且将这些统计结果输出到stdout

其中红色虚线表示输入和输出，蓝色实线是对RDD的操作，圆圈中的数字对应了以上的8个步骤。接下来解释driver program, job和stage这几个概念：

Driver program是全部的代码，运行所有的8个步骤。
第五步中的save和第八步中的collect都是Spark Job。Spark中每个action对应着一个Job，transformation不是Job。
其他的步骤（1、2、3、4、6、7）被Spark组织成stages，每个job则是一些stage序列的结果。对于一些简单的场景，一个job可以只有一个stage。但是对于数据重分区的需求（比如第三步中的join），或者任何破坏数据局域性的事件，通常会导致更多的stage。可以将stage看作是能够产生中间结果的计算。这种计算可以被持久化，比如可以把RDD1持久化来避免重复计算。
以上全部三个概念解释了某个算法被拆分的逻辑。相比之下，task是一个特定的数据片段，在给定的executor上，它可以跨越某个特定的stage。

到了这里，很多概念就清楚了。驱动程序就是执行了一个Spark Application的main函数和创建Spark Context的进程，它包含了这个application的全部代码。Spark Application中的每个action会被Spark作为Job进行调度。每个Job是一个计算序列的最终结果，而这个序列中能够产生中间结果的计算就是一个stage。

通常Action对应了Job，而Transformation对应了Stage

官方解释如下（http://spark.apache.org/docs/latest/cluster-overview.html）：
Driver Program: The process running the main() function of the application and creating the SparkContext.
Job: A parallel computation consisting of multiple tasks that gets spawned in response to a Spark action (e.g. save, collect); you’ll see this term used in the driver’s logs.
Stage: Each job gets divided into smaller sets of tasks called stages that depend on each other (similar to the map and reduce stages in MapReduce); you’ll see this term used in the driver’s logs.

一个Job被拆分成若干个Stage，每个Stage执行一些计算，产生一些中间结果。它们的目的是最终生成这个Job的计算结果。而每个Stage是一个task set，包含若干个task。Task是Spark中最小的工作单元，在一个executor上完成一个特定的事情。

巴特西

Spark分区数、task数目、core数目、worker节点数目、executor数目梳理

Spark分区数、task数目、core数目、worker节点数目、executor数目梳理

Spark的Driver、Job和Stage

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