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Spark集群类型有以下几种#xff1a;
Spark的部署方式有以下几种#xff1a;
Spark on YARN的部署方式有两种#xff1a;client模式和cluster模式。
Spark底层的工作原理,执行流程 Spark集群类型有以下几种#xff1a;
Standalone模式#xff1a;这是Spark自带的…目录
Spark集群类型有以下几种
Spark的部署方式有以下几种
Spark on YARN的部署方式有两种client模式和cluster模式。
Spark底层的工作原理,执行流程 Spark集群类型有以下几种
Standalone模式这是Spark自带的一种集群管理模式可以在单个机器上启动一个Spark集群适用于开发和测试环境。YARN模式这是一种分布式资源管理器可以与Hadoop集成将Spark作为YARN应用程序运行在Hadoop集群上。Mesos模式这是一种通用的集群管理器可以与多种应用程序框架集成包括Spark。Mesos可以在多个机器上共享资源并根据需要分配资源给不同的应用程序。Kubernetes模式这是一种开源的容器编排平台可以用于部署和管理容器化的应用程序包括Spark。Kubernetes可以自动管理容器的调度和资源分配。
Spark的部署方式有以下几种 Standalone模式在Standalone模式下Spark集群由一个主节点和多个工作节点组成。主节点负责调度任务和资源管理工作节点负责执行任务。这种部署方式适用于小规模的集群。 YARN模式YARN是Hadoop的资源管理器可以用来管理Spark集群的资源。在YARN模式下Spark作为一个YARN应用程序运行在YARN集群上。这种部署方式适用于大规模的集群。 Mesos模式Mesos是一个通用的集群管理器可以用来管理多种类型的应用程序。在Mesos模式下Spark作为一个Mesos框架运行在Mesos集群上。这种部署方式也适用于大规模的集群。 Kubernetes模式Kubernetes是一个开源的容器编排平台可以用来管理容器化的应用程序。在Kubernetes模式下Spark作为一个Kubernetes应用程序运行在Kubernetes集群上。这种部署方式适用于容器化的环境。 Amazon EMR模式Amazon EMR是亚马逊提供的一种托管式的大数据处理服务可以用来快速、简便地部署Spark集群。在Amazon EMR模式下Spark作为一个EMR应用程序运行在EMR集群上。这种部署方式适用于亚马逊云环境。 Spark on YARN的部署方式有两种client模式和cluster模式。
Client部署方式: Driver进程运行在你提交程序的那台机器上 优点: 将运行结果和运行日志全部输出到了提交程序的机器上方便查看结果 缺点: Driver进程和Yarn集群可能不在同一个集群中会导致Driver和Executor进程间进行数据交换的时候效率比较低 使用: 一般用在开发和测试中 Cluster部署方式: Driver进程运行在集群中某个从节点上 优点: Driver进程和Yarn集群在同一个集群中Driver和Executor进程间进行数据交换的时候效率比较高 缺点: 需要去18080或者8088页面查看日志和运行结果 使用: 一般用在生产环境使用 两种部署方式区别就是Driver运行的地方不一样,在哪提交的就在哪启动 Spark底层的工作原理,执行流程 用户写完代码 - 使用submit命令提交 - 在哪提交就在哪启动deiver进程 - 进程是JVM进程 - 创建Sparkcontext - 用py4j把python转成java - driver向 master申请资源 - master使用先进先出规则来分配资源 - driver拿到资源就去找worker ,通知worker启动Executor进程,准备干活 - 之后driver开始加载代码,确定每个任务需要分配给executor进行执行 - deiver通知executor开始执行任务 - executor开始真正的干活,执行任务时发现有大量的python函数,而executor是jvm的,所以他会调用服务器的python解释器来执行 - driver持续监控executor的工作状态,类似心跳机制 - 任务完成后,driver通知master回收资源,释放自己
