一直都有粉丝留言，问各种奇怪的问题，今天就列举一个浪尖反复解答过的问题：编写的spark 代码到底是执行在driver端还是executor端？

1.driver & executor

浪尖这里只提本文关注的两个角色，driver和executor。

首先，driver是用户提交应用程序的入口main函数执行的地方，driver主要作用就是进行job的调度，DAG构建及调度，然后调度task。

然后，executor是执行task地方，然后将结果、状态等汇集到driver，当然executor上执行的task的结果也可以是shuffle中间结果，也可以落地到外部存储。

executor之间目前不能通信，只能借助第三方来共享数据或者通信。

2.单机 vs 多线程 vs 多进程

用户编写的代码都在main函数里，按照单机版的理解，代码肯定是执行于同一台机器，同一个JVM中的。当然，调用类似processbuilder启动的进程除外。这样就可以共享一些变量，一些链接，如数据库连接。

拿段代码举例：

public static void main(String[] args){
 Map<String,int> hashmap = new HashMap();
 rdd.map(each=>{
   if(hashmap.containsKey(each)){
      hashmap.put(each,hashmap.get(each)+1);
   }else{
      hashmap.put(each,1);
   }
 })
 System.out.println(hashmap.size())
 }

假如map是就是一个算子，传入的是一个函数，单线程的，主要是想做一个wordcount功能，那么最后输出hashmap的大小肯定不为0.

假如map算子，是多线程线程执行，几个CPU启动几个线程执行，那么hashmap也是不为0，因为是在同一个jvm中，hashmap属于共享堆对象，当然暂不考虑并发问题。这就类似 jdk新特性，并行流处理。

假如rdd就是spark里的rdd，那么map算子传入的函数会封装成一个闭包，然后在driver构建完DAG，划分好stage和task，后driver会调度task到executor端去执行。这个时候，map函数外部的hashmap和内部的hashmap就没有关系了，输出的size是0 。

hashmap这种堆对象，数据库连接，kafka生产消费者等都是这样，不能在rdd的map算子外部声明，内部使用，因为代码都在不同的进程甚至机器中执行，这些对象都不支持跨进程共享，更别提跨机器了。

所有rdd的算子都是如此，所有Dataframe/dataset算子也是如此。

有人该抬杠可，我在idea执行的分明不是0，浪尖，你这解释是错的哦。

那是因为你local模式，进程在同一个jvm中，所以就类似模式二的多线程，当然local多核的话也会出现并发问题。

那要driver和executor 通信怎么办？

第三方存储，广播变量，累加器，executor返回值。

重要|Spark driver端得到executor返回值的方法

3. foreach vs foreachpartition vs foeachrdd

其实，在这里浪尖可以先稍微总结一下：

所有对RDD具体数据的操作都是在executor上执行的，所有对rdd自身的操作都是在driver上执行的。

因为driver端是job，stage，task等生成调度的地方，executor是task执行的地方。job，stage，task生成都离不开rdd自身，而task执行离不开具体的数据。rdd的相关的操作不能缺少driver端的sparkcontext/sparksession。

foreach/foreachPartition都是针对rdd内部数据进行处理的，所以我们传递给这些算子的函数都是执行于executor端的。

Spark源码系列之foreach和foreachPartition的区别

foreachrdd很明显是对rdd进行操作的，所以他的参数函数是在driver端执行的，而foreachrdd的参数函数内部的rdd数据处理，会进一步调度执行于executor端。所以，foreachrdd内部可以使用外部的变量，链接等。当然，foreachrdd的内部rdd的具体算子是不能的。类似的还有transform等。

 public static void main(String[] args){
 Map<String,int> hashmap = new HashMap();
 dstream.foreachrdd(rdd=>{
   String today = getToday();
   if(hashmap.containsKey(today )){
      hashmap.put(today ,hashmap.get(today )+1);
   }else{
      hashmap.put(today,1);
   }
 })
 System.out.println(hashmap.size())
 }
 

输出的hashmap的size就不为0，因为这段代码是执行于driver的。

 public static void main(String[] args){
 Map<String,int> hashmap = new HashMap();
 dstream.foreachrdd(rdd=>{
   rdd.map(each=>{
     if(hashmap.containsKey(each)){
        hashmap.put(each,hashmap.get(each)+1);
     }else{
        hashmap.put(each,1);
     }
   })
 })
 System.out.println(hashmap.size())
 }

这个时候输出的hashmap的size就为0 ，因为虽然是在foreachrdd内部，但是却是对rdd具体数据的操作，所以是执行于executor端的。

4. 总结

切记：所有对RDD内部具体数据的操作执行都是在executor上进行的，所有对rdd自身的操作都是在driver上执行的。

掌握这些，才能更好理解spark，才能写出好的spark代码，才能做对业务。