大数据 - Spark系列《四》- Spark分布式运行原理

在Spark中，分布式运行的基本原理是将用户程序的代码分发到集群的不同节点上执行，并且根据用户的代码设置自动进行任务的分发、调度和管理。

Spark的分布式运行主要涉及以下几个关键组件：

1. Driver：运行用户主程序的进程，负责资源的调度和任务的分发。
2. Cluster Manager：集群资源管理器，如YARN、Mesos等，负责整个集群资源的管理和调度。
3. Executor：是在集群的工作节点上的进程，负责执行任务，并管理内存和磁盘资源。

以下是一个简单的Spark程序，展示了如何在Spark集群上运行：

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
 
object SimpleApp {
  def main(args: Array[String]) {
    val logFile = "hdfs://namenode:8020/logs.txt" // HDFS上的日志文件
    val conf = new SparkConf().setAppName("Simple Application")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val logData = sc.textFile(logFile, 2).cache()
    val numAs = logData.filter(line => line.contains("a")).count()
    val numBs = logData.filter(line => line.contains("b")).count()
    println("Lines with a: %s, Lines with b: %s".format(numAs, numBs))
  }
}

在这个例子中，SparkContext是用户程序的入口，它负责与集群管理器（如YARN）通信，请求资源，并将任务分配给集群中的执行器（Executor）执行。textFile方法用于从HDFS读取数据，并行读取，这里的并行度由第二个参数指定。filter和count是Spark的转换操作和行动操作，会被封装成任务分发到不同的执行器执行。

综上所述，Spark的分布式运行机制主要通过Driver进程与Cluster Manager通信，并由Cluster Manager负责资源的分配和任务的调度，然后由Executor执行具体的计算任务。