13 同样的本质，为何Spark可以更高效？

上一期我们讨论了Spark的编程模型，这期我们聊聊Spark的架构原理。和MapReduce一样，Spark也遵循移动计算比移动数据更划算这一大数据计算基本原则。但是和MapReduce僵化的Map与Reduce分阶段计算相比，Spark的计算框架更加富有弹性和灵活性，进而有更好的运行性能。

Spark的计算阶段

我们可以对比来看。首先和MapReduce一个应用一次只运行一个map和一个reduce不同，Spark可以根据应用的复杂程度，分割成更多的计算阶段（stage），这些计算阶段组成一个有向无环图DAG，Spark任务调度器可以根据DAG的依赖关系执行计算阶段。

还记得在上一期，我举了一个比较逻辑回归机器学习性能的例子，发现Spark比MapReduce快100多倍。因为某些机器学习算法可能需要进行大量的迭代计算，产生数万个计算阶段，这些计算阶段在一个应用中处理完成，而不是像MapReduce那样需要启动数万个应用，因此极大地提高了运行效率。

所谓DAG也就是有向无环图，就是说不同阶段的依赖关系是有向的，计算过程只能沿着依赖关系方向执行，被依赖的阶段执行完成之前，依赖的阶段不能开始执行，同时，这个依赖关系不能有环形依赖，否则就成为死循环了。下面这张图描述了一个典型的Spark运行DAG的不同阶段。

从图上看，整个应用被切分成3个阶段，阶段3需要依赖阶段1和阶段2，阶段1和阶段2互不依赖。Spark在执行调度的时候，先执行阶段1和阶段2，完成以后，再执行阶段3。如果有更多的阶段，Spark的策略也是一样的。只要根据程序初始化好DAG，就建立了依赖关系，然后根据依赖关系顺序执行各个计算阶段，Spark大数据应用的计算就完成了。

上图这个DAG对应的Spark程序伪代码如下。

rddB = rddA.groupBy(key)
rddD = rddC.map(func)
rddF = rddD.union(rddE)
rddG = rddB.join(rddF)

所以，你可以看到Spark作业调度执行的核心是DAG，有了DAG，整个应用就被切分成哪些阶段，每个阶段的依赖关系也就清楚了。之后再根据每个阶段要处理的数据量生成相应的任务集合（TaskSet），每个任务都分配一个任务进程去处理，Spark就实现了大数据的分布式计算。

具体来看的话，负责Spark应用DAG生成和管理的组件是DAGScheduler，DAGScheduler根据程序代码生成DAG，然后将程序分发到分布式计算集群，按计算阶段的先后关系调度执行。

那么Spark划分计算阶段的依据是什么呢？显然并不是RDD上的每个转换函数都会生成一个计算阶段，比如上面的例子有4个转换函数，但是只有3个阶段。

你可以再观察一下上面的DAG图，关于计算阶段的划分从图上就能看出规律，当RDD之间的转换连接线呈现多对多交叉连接的时候，就会产生新的阶段。一个RDD代表一个数据集，图中每个RDD里面都包含多个小块，每个小块代表RDD的一个分片。

一个数据集中的多个数据分片需要进行分区传输，写入到另一个数据集的不同分片中，这种数据分区交叉传输的操作，我们在MapReduce的运行过程中也看到过。

是的，这就是shuffle过程，Spark也需要通过shuffle将数据进行重新组合，相同Key的数据放在一起，进行聚合、关联等操作，因而每次shuffle都产生新的计算阶段。这也是为什么计算阶段会有依赖关系，它需要的数据来源于前面一个或多个计算阶段产生的数据，必须等待前面的阶段执行完毕才能进行shuffle，并得到数据。

这里需要你特别注意的是，计算阶段划分的依据是shuffle，不是转换函数的类型，有的函数有时候有shuffle，有时候没有。比如上图例子中RDD B和RDD F进行join，得到RDD G，这里的RDD F需要进行shuffle，RDD B就不需要。

因为RDD B在前面一个阶段，阶段1的shuffle过程中，已经进行了数据分区。分区数目和分区Key不变，就不需要再进行shuffle。

这种不需要进行shuffle的依赖，在Spark里被称作窄依赖；相反的，需要进行shuffle的依赖，被称作宽依赖。跟MapReduce一样，shuffle也是Spark最重要的一个环节，只有通过shuffle，相关数据才能互相计算，构建起复杂的应用逻辑。

在你熟悉Spark里的shuffle机制后我们回到今天文章的标题，同样都要经过shuffle，为什么Spark可以更高效呢？

其实从本质上看，Spark可以算作是一种MapReduce计算模型的不同实现。Hadoop MapReduce简单粗暴地根据shuffle将大数据计算分成Map和Reduce两个阶段，然后就算完事了。而Spark更细腻一点，将前一个的Reduce和后一个的Map连接起来，当作一个阶段持续计算，形成一个更加优雅、高效的计算模型，虽然其本质依然是Map和Reduce。但是这种多个计算阶段依赖执行的方案可以有效减少对HDFS的访问，减少作业的调度执行次数，因此执行速度也更快。

并且和Hadoop MapReduce主要使用磁盘存储shuffle过程中的数据不同，Spark优先使用内存进行数据存储，包括RDD数据。除非是内存不够用了，否则是尽可能使用内存，这也是Spark性能比Hadoop高的另一个原因。

Spark的作业管理

我在专栏上一期提到，Spark里面的RDD函数有两种，一种是转换函数，调用以后得到的还是一个RDD，RDD的计算逻辑主要通过转换函数完成。

另一种是action函数，调用以后不再返回RDD。比如count()函数，返回RDD中数据的元素个数；saveAsTextFile(path)，将RDD数据存储到path路径下。Spark的DAGScheduler在遇到shuffle的时候，会生成一个计算阶段，在遇到action函数的时候，会生成一个作业（job）。

RDD里面的每个数据分片，Spark都会创建一个计算任务去处理，所以一个计算阶段会包含很多个计算任务（task）。

关于作业、计算阶段、任务的依赖和时间先后关系你可以通过下图看到。

图中横轴方向是时间，纵轴方向是任务。两条粗黑线之间是一个作业，两条细线之间是一个计算阶段。一个作业至少包含一个计算阶段。水平方向红色的线是任务，每个阶段由很多个任务组成，这些任务组成一个任务集合。

DAGScheduler根据代码生成DAG图以后，Spark的任务调度就以任务为单位进行分配，将任务分配到分布式集群的不同机器上执行。

Spark的执行过程

Spark支持Standalone、Yarn、Mesos、Kubernetes等多种部署方案，几种部署方案原理也都一样，只是不同组件角色命名不同，但是核心功能和运行流程都差不多。

上面这张图是Spark的运行流程，我们一步一步来看。

首先，Spark应用程序启动在自己的JVM进程里，即Driver进程，启动后调用SparkContext初始化执行配置和输入数据。SparkContext启动DAGScheduler构造执行的DAG图，切分成最小的执行单位也就是计算任务。

然后Driver向Cluster Manager请求计算资源，用于DAG的分布式计算。Cluster Manager收到请求以后，将Driver的主机地址等信息通知给集群的所有计算节点Worker。

Worker收到信息以后，根据Driver的主机地址，跟Driver通信并注册，然后根据自己的空闲资源向Driver通报自己可以领用的任务数。Driver根据DAG图开始向注册的Worker分配任务。

Worker收到任务后，启动Executor进程开始执行任务。Executor先检查自己是否有Driver的执行代码，如果没有，从Driver下载执行代码，通过Java反射加载后开始执行。

小结

总结来说，Spark有三个主要特性：RDD的编程模型更简单，DAG切分的多阶段计算过程更快速，使用内存存储中间计算结果更高效。这三个特性使得Spark相对Hadoop MapReduce可以有更快的执行速度，以及更简单的编程实现。

Spark的出现和流行其实也有某种必然性，是天时、地利、人和的共同作用。首先，Spark在2012年左右开始流行，那时内存的容量提升和成本降低已经比MapReduce出现的十年前强了一个数量级，Spark优先使用内存的条件已经成熟；其次，使用大数据进行机器学习的需求越来越强烈，不再是早先年那种数据分析的简单计算需求。而机器学习的算法大多需要很多轮迭代，Spark的stage划分相比Map和Reduce的简单划分，有更加友好的编程体验和更高效的执行效率。于是Spark成为大数据计算新的王者也就不足为奇了。

思考题

Spark的流行离不开它成功的开源运作，开源并不是把源代码丢到GitHub上公开就万事大吉了，一个成功的开源项目需要吸引大量高质量开发者参与其中，还需要很多用户使用才能形成影响力。

Spark开发团队为Spark开源运作进行了大量的商业和非商业活动，你了解这些活动有哪些吗？假如你所在的公司想要开源自己的软件，用于提升自己公司的技术竞争力和影响力，如果是你负责人，你应该如何运作？

欢迎你写下自己的思考或疑问，与我和其他同学一起讨论。

精选留言（15）

vivi 👍（71） 💬（1）
懂了原理，实战其实很简单，不用急着学部署啊，操作，原理懂了，才能用好，我觉得讲得很好
2018-12-25

纯洁的憎恶 👍（12） 💬（4）
这两天的内容对我来说有些复杂，很多知识点没有理解透。针对“而 Spark 更细腻一点，将前一个的 Reduce 和后一个的 Map 连接起来，当作一个阶段持续计算，形成一个更加优雅、高效地计算模型”。这句话中“将前一个的 Reduce 和后一个的 Map 连接起来”在细节上该如何理解，这也是明显的串行过程，感觉不会比传统的MapReduce快？是因为不同阶段之间有可能并行么？
2018-11-27

ming 👍（9） 💬（1）
老师，有一句话我不太理解，请老师指导。“DAGScheduler 根据代码和数据分布生成 DAG 图”。根据代码生产DAG图我理解，但是为什么生成DAG图还要根据数据分布生成，数据分布不同，生成的DAG图也会不同吗？
2018-12-08

张飞 👍（7） 💬（1）
1.“而 Spark 更细腻一点，将前一个的 Reduce 和后一个的 Map 连接起来，当作一个阶段持续计算，形成一个更加优雅、高效地计算模型”，stage之间是串行的，即便前一个的reduce和后一个的map连接起来，也是要从前一个stage的计算节点的磁盘上拉取数据的，这跟mapreduce的计算是一样的，老师所说的高效在这里是怎么提现的呢？ 2. spark的内存计算主要体现在shuffle过程，下一个stage拉取上一个stage的数据的时候更多的使用内存，在这里区分出与mapreduce计算的不同，别的还有什么阶段比mapreduce更依赖内存的吗？ 3.我是不是可以这样理解，如果只有map阶段的话，即便计算量很大，mapreduce与spark的计算速度上也没有太大的区别？可能问题问的不够清晰，希望老师解答一下。
2019-03-01

weiruan85 👍（5） 💬（1）
1.完备的技术说明文档是必须的，比如使用场景，常见问题，环境搭建，核心技术的原理等。 2.输出真实等使用案例，以及给解决实际问题带来等好处，比如如果没有我们的开源方案是怎么实现的，有了这个方案是怎么实现的，差异是什么 3.商业推广，找业界有名的公司站台，或者有名的技术大牛做宣传（头羊效应） 4.归根结底，还是得有开创性的技术，能解决现实中的某一类问题。
2019-07-31

白鸽 👍（5） 💬（1）
Executor 从 Diver 下载执行代码，是整个程序 jar包?还是仅 Executor 计算任务对应的一段计算程序（经SparkSession初始化后的）?
2018-11-30

追梦小乐 👍（5） 💬（2）
老师，我想请教几个问题： 1、“根据每个阶段要处理的数据量生成相应的任务集合（TaskSet），每个任务都分配一个任务进程去处理”，是一个任务集合TaskSet启动一个进程，taskSet里面的任务是用线程计算吗？还是每个TaskSet里面的任务启动一个进程？ 2、task-time 图中红色密集的表示什么？ 3、Spark 的执行过程的图中 Executor 中的 Cache 是表示内存吗？task和Executor不是在内存中的吗？
2018-11-27

yang 👍（4） 💬（1）
啊、老师现在的提问都好大，我现在是老虎吃天无从下爪啊 ^_^
2018-11-27

Yezhiwei 👍（3） 💬（1）
这里是学习过程中做的一些总结 https://mp.weixin.qq.com/s/OyPRXAu9hR1KWIbvc20y1g
2019-01-14

蓬蒿 👍（3） 💬（1）
“DAGScheduler 根据程序代码生成 DAG，然后将程序分发到分布式计算集群，按计算阶段的先后关系调度执行。Worker 收到任务后，启动 Executor 进程开始执行任务。Executor 先检查自己是否有 Driver 的执行代码，如果没有，从 Driver 下载执行代码，通过 Java 反射加载后开始执行。” 针对这一段话，我想多请教老师一些，我理解的DAGScheduler 根据程序代码生成 DAG，类似于关系型数据库优化器根据SQL生成执行计划，然后spark计算引擎根据这些计划去做计算，我的疑惑的是：DAG已经是根据代码生成的了，那Worker 还要从 Driver 下载执行代码去执行，我无法想象worker是如何执行代码的，能否帮忙解疑一下？
2018-12-14

星凡 👍（2） 💬（1）
老师您好，请问一下，对于复杂的多阶段计算，Hadoop MapReduce是需要进行多次map reduce 过程吗，而且每次map和reduce之间一定会进行shuffle（主要使用磁盘进行存储），所以相比Spark才更加低效，不知道我理解的正确嘛，请指教
2019-10-06

冰ྂ镇ྂ可ྂ乐ྂ 👍（2） 💬（1）
之前讲mr时候也有提到生成dag，spark这里也是dag，二者的差异是mr中，map reduce为一组操作(可能没有reduce)的一个job job之间是依赖关系，而spark并非简单依照m r划分而是针对数据的处理情况，如果r后到下一个m是窄依赖，则属于同一个stage，属于一个流程，这样理解对吗？
2019-04-30

尼糯米 👍（2） 💬（1）
1、DAGScheduler根据应用构造执行的DAG：是不是一个应用便构造一个DAG 2、DAG划分出计算阶段 3、每个计算阶段，根据要处理的数据量，为每个数据分片生成一个对应的任务，这些任务组成一个任务集合 4、每个任务分配一个进程 5、分布式计算：某个计算阶段，其某个任务的进程在集群某处执行计算 6、执行action函数便生成作业：依据DAG计算，是不是便可以生成多个作业我这么理解可以吗？
2019-01-08

足迹 👍（2） 💬（1）
老师，根据大数据技术，程序移动，数据不动的原理。是不是应该在每个DataNode节点上面安装Spark呢？
2018-12-09

sunlight001 👍（2） 💬（1）
老师，多出几本书吧，我保证全买☺，这个专栏真值！
2018-11-27