Spark运行架构的特点及优势是什么

Spark运行架构的特点及优势是什么，相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。

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Spark作为一种分布式的计算框架，类似于大数据开发中Hadoop生态圈的MapReduce，计算思想和MR非常相似，两者都是分而治之的思想，但使用率要比MR高很多。下面整理了关于Spark运行架构的大数据面试题，内容包括Spark运行的基本流程、架构特点、优势。

1、Spark 运行基本流程：

（1）构建 Spark Application 的运行环境（启动 SparkContext），SparkContext 向资源管理器（可以是 Standalone、Mesos 或 YARN）注册并申请运行 Executor 资源；

（2）资源管理器分配 Executor 资源并启动 Executor，Executor 运行情况将随着心跳发送到资源管理器上；

（3）SparkContext 构建成 DAG 图，将 DAG 图分解成 Stage，并把 Taskset发送给 Task Scheduler。Executor 向 SparkContext 申请 Task，Task Scheduler 将Task 发放给 Executor 运行同时 SparkContext 将应用程序代码发放给 Executor。

（4）Task 在 Executor 上运行，运行完毕释放所有资源。

2、Spark 运行架构特点：

（1）每个 Application 获取专属的 executor进程，该进程在 Application 期间一直驻留，并以多线程方式运行 tasks。

（2)Spark 任务与资源管理器无关，只要能够获取 executor 进程，并能保持相互通信就可以了。

（3）提交 SparkContext 的 Client 应该靠近 Worker 节点（运行 Executor 的节点)，最好是在同一个 Rack 里，因为 Spark 程序运行过程中 SparkContext 和Executor 之间有大量的信息交换；如果想在远程集群中运行，最好使用 RPC 将SparkContext 提交给集群，不要远离 Worker 运行 SparkContext。

（4）Task 采用了数据本地性和推测执行的优化机制。

3、Spark的优势：

（1）计算效率高

资源复用；粗粒度的资源调度。

（2）使用方便

支持使用多门语言来编写；提供了超过80多种方法来供我们使用。

（3）通用性强

Spark生态圈中的组件都是基于SparkCore封装起来的。

（4）适应性强

可以接受上百种数据源；可以运行在各种各样的资源调度框架上。

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