第2章 Spark角色介绍及运行模式 2.1 集群角色 从物理部署层面上来看,Spark主要分为两种类型的节点,Master节点和Worker节点:Master节点主要运行集群管理器的中心化部分,所承载的作用是分配Application到Worker节点,维护Worker节点,Driver,Application的状态.Worker节点负责具体的业务运行. 从Spark程序运行的层面来看,Spark主要分为驱动器节点和执行器节点. 2.2 运行模式 1)Local模式: Local模式就是运行在…

Spark角色介绍 1.Driver 它会运行客户端的main方法,构建了SparkContext对象,它是所有spark程序的入口 2.Application 它就是一个应用程序,包括了Driver端的代码和当前这个任务在运行的时候需要的资源信息 3.Master 它是整个spark集群的老大,负责资源的分配 4.ClusterManager 它是一个可以给任务提供资源的外部服务 standAlone spark自带的集群模式,整个任务的资源分配由Master负责 yarn spark可以把程…

之前在 大话Spark(2)里讲过Spark Yarn-Client的运行模式,有同学反馈与Cluster模式没有对比, 这里我重新整理了三张图分别看下Standalone,Yarn-Client 和 Yarn-Cluster的运行流程. 1.独立(Standalone)运行模式  独立运行模式是Spark自身实现的资源调度框架,由客户端.Master节点和多个Worker节点组成.其中SparkContext既可以运行在Master节点上,也可以运行在客户端. Worker节点可以通过Exe…

----本节内容------- 1.大数据基础 1.1大数据平台基本框架 1.2学习大数据的基础 1.3学习Spark的Hadoop基础 2.Hadoop生态基本介绍 2.1Hadoop生态组件介绍 2.2Hadoop计算框架介绍 3.Spark概述 3.1 Spark出现的技术背景 3.2 Spark核心概念介绍 4.Spark运行模式 4.1.Spark程序组成 4.2.Spark运行模式 5.参考资料 --------------------- 1.大数据基础 1.1 大数据平台基本框架…

Spark的各种运行模式虽然启动方式,运行位置,调度手段有所不同,但它们所要完成的任务基本都是一致的,就是在合适的位置安全可靠的根据用户的配置和Job的需要管理和运行Task,这里粗略的列举一下在运行调度过程中各种需要考虑的问题 环境变量的传递 Jar包和各种依赖文件的分发 Task的管理和序列化等 用户参数配置 用户及权限控制 环境变量的传递 Spark的运行参数有很大一部分是通过环境变量来设置的,例如Executor的内存设置,Library路径等等.Local模式当然不存在环境变量的传递问…

Spark的运行模式多种多样,在单机上既可以以本地模式运行,也可以以伪分布式模式运行.而当以分布式的方式运行在Cluster集群中时,底层的资源调度可以使用Mesos 或者是Hadoop Yarn ,也可以使用Spark自带的Standalone Deploy模式 Spark处于活跃的开发过程中,代码变动频繁,所以本文尽量不涉及具体的代码分析,仅从结构和流程的角度进行阐述. 运行模式列表 基本上,Spark的运行模式取决于传递给SparkContext的MASTER环境变量的值,个别模式还需要辅…

1.local单机模式,结果xshell可见:./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master local[1] ./lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.4.0.jar 1002.standalone集群模式之client模式:conf/spark-env.sh添加export JAVA_HOME=/root/install/jdk1.7.0_21export SPARK_MA…

Spark On Yarn 有两种运行模式: Yarn - Cluster Yarn - Client 他们的主要区别是: Cluster: Spark的Driver在App Master主进程内运行, 该进程由集群上的YARN管理, 客户端可以在启动App Master后退出. Client: Driver在提交作业的Client中运行, App Master仅用于从YARN请求资源. 这里以Client为例介绍: Yarn-Client运行模式  如上图: Yarn-Client模式中,D…

Spark的运行模式是多种多样的,那么在这篇博客中谈一下Spark的运行模式 一:Spark On Local 此种模式下,我们只需要在安装Spark时不进行hadoop和Yarn的环境配置,只要将Spark包解压即可使用,运行时Spark目录下的bin目录执行bin/spark-shell即可 具体可参考这篇博客:http://blog.csdn.net/happyanger6/article/details/47070223 二:Spark On Local Cluster(Spark St…

上一篇说到Spark的yarn client运行模式,它与yarn cluster模式的主要区别就是前者Driver是运行在客户端,后者Driver是运行在yarn集群中.yarn client模式一般用在交互式场景中,比如spark shell, spark sql等程序,但是该模式下运行在客户端的Driver与Yarn集群有大量的网络交互,如果客户端与集群之间的网络不是很好,可能会导致性能问题.因此一般在生产环境中,大部分还是采用yarn cluster模式运行spark程序. 下面具体还是…