Spark学习之在集群上运行Spark（6）
Spark学习之在集群上运行Spark（6）
1. Spark的一个优点在于可以通过增加机器数量并使用集群模式运行，来扩展程序的计算能力。
2. Spark既能适用于专用集群，也可以适用于共享的云计算环境。
3. Spark在分布式环境中的架构：
Spark集群采用的是主/从结构，驱动器（Driver）节点和所有执行器（executor）节点一起被称为一个Spark应用（application）。
Spark自带的集群管理器被称为独立集群管理器。
4. 驱动器节点
Spark的驱动器是执行程序main()方法的进程。它执行用户编写的用来创建SparkContext、创建RDD，以及进行RDD的转化操作和行动操作的代码。
5. 执行器节点
Spark的执行器节点是一种工作进程，负责在Spark作业中运行任务，任务间相互独立。
两大作用：第一，它们负责运行组成Spark应用的任务，并将结果返回给驱动器进程；第二，它们通过自身的块管理器（Block Manager）为用户程序中要求的缓存的RDD提供内存式存储。
6. 集群管理器
Spark依赖于集群管理器来启动执行器节点，在某特殊情况下，也依赖集群管理器来启动驱动器节点。
7. 提交Python应用（spark-submit）
bin/spark-submit my_script.py
8. 打包依赖
Maven或者sbt
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