Spark原理架構圖是怎樣的

# Spark原理架構圖是怎樣的

Apache Spark作為當前主流的大數據處理框架，其架構設計體現了分布式計算的核心理念。下面通過架構圖解析和關鍵組件說明，幫助讀者理解Spark的工作原理。

## 一、Spark總體架構圖

典型的Spark架構分為三層（縱向）：

[Client] → [Cluster Manager] → [Worker Nodes]

橫向核心組件包括：
1. **Driver Program**：用戶編寫的Spark應用主程序
2. **Cluster Manager**：資源調度器（Standalone/YARN/Mesos）
3. **Executor**：工作節點上的計算單元
4. **Task**：執行具體計算的最小單位

## 二、核心組件詳解

### 1. Driver（驅動節點）
- 執行用戶代碼中的main()方法
- 將用戶程序轉換為**DAG圖**
- 與Cluster Manager協商資源
- 調度任務到Executor

### 2. Cluster Manager（集群管理器）
```mermaid
graph LR
    A[Resource Negotiation] --> B[Allocate Workers]
    B --> C[Monitor Health]

3. Worker Node（工作節點）

• 每個節點包含：
  • Executor進程（1個或多個）
  • 本地存儲（BlockManager）
  • 網絡通信組件

三、執行流程示意圖

1. 提交應用：spark-submit提交到集群
2. 資源分配：Cluster Manager分配Worker
3. 任務分發：Driver將Task發送到Executor
4. 結果返回：通過BlockManager匯總數據

四、關鍵設計亮點

1. 內存計算：RDD在內存中迭代計算
2. DAG調度：將作業劃分為Stage和Task
3. 容錯機制：Lineage血統記錄+Checkpoint
4. 統一棧：SQL/Streaming/MLlib共享引擎

提示：實際部署時，Spark on YARN架構會包含ResourceManager和NodeManager等Hadoop組件。

通過理解這個架構，開發者可以更好地優化Spark應用性能，合理設置executor數量、內存分配等參數。 “`

注：實際使用時建議配合架構圖（可使用Mermaid或PlantUML繪制），本文因文本限制僅用文字描述核心結構。完整架構圖通常包含更詳細的網絡通信和數據流細節。