Spark与flink计算引擎工作原理

spark ON Yarn本质是spark任务的字class字节码文件打包成jar包，上传到YARN集群的JVM中去运行，Spark On Yarn根据Driver运行在哪里分为2种模式:client模式和cluster模式

client模式：

spark的driver驱动程序，运行在提交任务的客户端上，和集群通信成本比较高

因为driver的在客户端，所以driver中的程序结果输出可以在客户端控制台看到

ApplicationMaster介绍

Hadoop用户向YARN集群提交应用程序时,提交程序中包含ApplicationMaster，用于向资源调度器申请执行任务的资源容器Container，运行用户自己的程序任务job，监控整个任务的执行，跟踪整个任务的状态，处理任务失败等异常情况。ResourceManager（资源）和Driver（计算）之间的解耦合靠的就是ApplicationMaster。

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cluster模式：spark的driver驱动程序，运行在Yarn集群上，和集群通信成本比较低

driver是提交给yarn管理的，如果失败会由Yarn重启，driver中的程序输出需要在Yarn日志查看

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spark常用术语:

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Application:是指用户编写的Spark应用程序，其中包括一个Driver功能的代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码

Driver:Spark中的Driver是运行上述Application的main函数，运行main函数会创建SparkContext，创建SparkContext的目的是为了准备Spark应用程序的运行环境，在Spark中SparkContext负责与ClusterManager通信，进行资源申请、任务的分配和监控等，当Executor部分运行完毕后，Driver同时负责将SparkContext关闭，通常用SparkContext代表Driver

ClusterManager集群管理器，对于YARN模式就是resourceManager/ApplicationMaster，在集群上做统一资源管理

Worker:工作节点，是拥有CPU/内存等资源的机器，集群中任何可以运行Application代码的节点，在Standalone模式中指的是通过slave文件配置的Worker节点，在Spark on Yarn模式下就是NoteManager节点

Executor:Application运行在worker节点上的一个进程，该进程负责运行某些Task，并且负责将数据存到内存或磁盘上，每个Application都有各自独立的一批Executor，在Spark on Yarn模式下，其进程名称为CoarseGrainedExecutor Backend。一个CoarseGrainedExecutor Backend有且仅有一个Executor对象，负责将Task包装成taskRunner,并从线程池中抽取一个空闲线程运行Task，这个每一个oarseGrainedExecutor Backend能并行运行Task的数量取决与分配给它的cpu个数

Task:被送到某个Executor上的工作单元，hadoopMR中的MapTask和ReduceTask概念一样，是运行Application的基本单位，多个Task组成一个Stage，而Task的调度和管理等是由TaskScheduler负责

Job:包含多个Task组成的并行计算，往往由Spark Action触发生成，一个Application中往往会产生多个Job

Stage:每个Job会被拆分成多组Task，作为一个TaskSet，其名称为Stage，Stage的划分和调度是有DAGScheduler来负责的，Stage有非最终的Stage（Shuffle Map Stage）和最终的Stage（Result Stage）两种，Stage的边界就是发生shuffle的地方

DAG：

flink架构

https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.13/zh/docs/concepts/flink-architecture/