Spark运行模式概述

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

spark运行模式 下面我们来看一下spark的运行模式,根据上一篇博客我们知道spark的运行模式分为以下几种:local.standalone.hadoop yarn.我们说本地开发最好用local模式,直接搭建一个spark环境就可以跑了,因为测试的话本地是最方便的.standalone,用的比较少.hadoop yarn,这个是用的最多的,用spark的公司至少有70%是用yarn这个模式的.yarn是一个资源管理器,我们后面会说.下面我们就来讲解这几种运行模式. local运行模式 这

Spark有以下四种运行模式: local:本地单进程模式,用于本地开发测试Spark代码; standalone:分布式集群模式,Master-Worker架构,Master负责调度,Worker负责具体Task的执行; on yarn/mesos:运行在yarn/mesos等资源管理框架之上,yarn/mesos提供资源管理,spark提供计算调度,并可与其他计算框架(如MapReduce/MPI/Storm)共同运行在同一个集群之上; on cloud(EC2):运行在AWS的EC2之上

这种运行模式和"Spark自带Cluster Manager的Standalone Client模式(集群)"还是有很大的区别的.使用如下命令执行应用程序(前提是已经启动了spark的Master.Worker守护进程)不用启动Hadoop服务,除非你用到了HDFS的内容. 各节点启动的JVM进程情况如下: master节点上的进程 提交应用程序的客户端上的进程 某worker节点上的进程 客户端的SparkSubmit进程会在应用程序提交给集群之后就退出(区别1) Master会在集

spark支持的运行模式:本地模式.本地集群模式.standalone模式.yarn模式及mesos模式. 本地模式 local.local[N]或local[N,maxRetries].主要用于代码调试和跟踪.不具备容错能力,不适用于生产环境. 本地模式只有Driver,没有Master和Worker.执行任务的Executor与Driver在同一个JVM进程中. 本地集群模式 local-cluster[N,cores,memory].也主要用于代码调试和测试,是源码学习常用的模式.不具备容

使用如下命令执行应用程序: 和"基于YARN的Resource Manager的Client模式(集群)"运行模式,区别如下: 在Resource Manager端提交应用程序,会生成SparkSubmit进程,该进程只用来做Client端,应用程序提交给集群后,就会删除该进程. Resource Manager在集群中的某个NodeManager上运行ApplicationMaster,该AM同时会执行driver程序.紧接着,会在各NodeManager上运行CoarseGrain

Application 指用户编写的Spark应用程序,其中包含了一个Driver功能的代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码. Driver Spark中的Driver即运行上述Application的main()函数并创建SparkContext.创建的目的是为了初始化Spark的运行环境.SparkContext负责与ClusterManager通信,进行资源的申请.任务的分配和监控等.当Executor部分运行完毕后,Driver同时负责将SparkContext关闭,通

When run SparkSubmit --class [mainClass], SparkSubmit will call a childMainClass which is 1. client mode, childMainClass = mainClass 2. standalone cluster mde, childMainClass = org.apache.spark.deploy.Client 3. yarn cluster mode, childMainClass = org

现在越来越多的场景,都是Spark跑在Hadoop集群中,所以为了做到资源能够均衡调度,会使用YARN来做为Spark的Cluster Manager,来为Spark的应用程序分配资源. 在执行Spark应用程序前,要启动Hadoop的各种服务.由于已经有了资源管理器,所以不需要启动Spark的Master.Worker守护进程.相关配置的修改,请自行研究. 使用如下命令执行应用程序 提交应用程序后,各节点会启动相关的JVM进程,如下: 在Resource Manager节点上提交应用程序,会生