spark3.0教程：核心概念 作者：马育民 • 2021-05-17 11:16 • 阅读：10110 ### Executor 与 Core Spark Executor 是集群中运行在工作节点（Worker）中的一个 JVM 进程，是整个集群中的专门用于计算的节点。在提交应用中，可以提供参数指定计算节点的个数，以及对应的资源。这里的资源一般指的是工作节点 Executor 的内存大小和使用的虚拟 CPU 核（Core）数量。 应用程序相关启动参数如下： - `--num-executors` 配置 Executor 的数量 - `--executor-memory` 配置每个 Executor 的内存大小 - `--executor-cores` 配置每个 Executor 的虚拟 CPU core 数量 ### 并行度（Parallelism） 在分布式计算框架中一般都是多个任务同时执行，由于任务分布在不同的计算节点进行计算，所以能够真正地实现多任务并行执行，记住，这里是并行，而不是并发。这里我们将整个集群并行执行任务的数量称之为 **并行度**。 > 例子：有10个任务，由10个CPU核心运行，那么一个核心运行一个任务，10个任务同时执行，这就是并行 那么一个作业到底并行度是多少呢？这个取决于框架的默认配置。应用程序也可以在运行过程中动态修改。 ### 有向无环图（DAG） [](https://www.malaoshi.top/upload/pic/spark/QQ20210517112253.png) 大数据计算引擎框架我们根据使用方式的不同一般会分为四类，其中第一类就是Hadoop 所承载的 MapReduce,它将计算分为两个阶段，分别为 Map 阶段 和 Reduce 阶段。 对于上层应用来说，就不得不想方设法去拆分算法，甚至于不得不在上层应用实现多个 Job 的串联，以完成一个完整的算法，例如迭代计算。 由于这样的弊端，催生了支持 DAG 框架的产生。因此，支持 DAG 的框架被划分为第二代计算引擎。如 Tez 以及更上层的Oozie。这里我们不去细究各种 DAG 实现之间的区别，不过对于当时的 Tez 和 Oozie 来说，大多还是批处理的任务。接下来就是以 Spark 为代表的第三代的计算引擎。第三代计算引擎的特点主要是 Job 内部的 DAG 支持（不跨越 Job），以及实时计算。 这里所谓的有向无环图，并不是真正意义的图形，而是由 Spark 程序直接映射成的数据流的高级抽象模型。简单理解就是将整个程序计算的执行过程用图形表示出来,这样更直观，更便于理解，可以用于表示程序的拓扑结构。 DAG（Directed Acyclic Graph）有向无环图是由点和线组成的拓扑图形，该图形具有方向，不会闭环。 原文出处：/show_1IX18mesf492.html