.Spark基于Standalone提交任务两种方式

  • Standalone-client模式:
1、client模式提交任务后,会在客户端启动Driver进程2、Driver会向Master申请启动Application启动的资源3、资源申请成功,Driver端将task发送到worker端执行4、worker将task执行结果返回到Driver端
 

  • Standalone-master模式:
1、cluster模式提交应用程序后,会向Master请求启动Driver.(而不是启动application)2、Master接受请求,随机在集群一台节点启动Driver进程3、Driver启动后为当前的应用程序申请资源。Master返回资源,并在对应的worker节点上发送消息启动Worker中的executor进程4、Driver端发送task到worker节点上执行5、worker将执行情况和执行结果返回给Driver端。Driver监控task任务,并回收结果

 

原文地址:https://www.cnblogs.com/xiangyuguan/p/11221939.html

时间: 2024-08-29 10:44:15

.Spark基于Standalone提交任务两种方式的相关文章

Spark基于Yarn提交任务两种方式

yarn-client提交任务方式 客户端提交一个Application,在客户端启动一个Driver进程 Driver进程会向RS(ResourceManager)发送请求,启动AM(ApplicationMaster)的资源 RS收到请求,随机选择一台NM(NodeManager)启动AM.这里的NM相当于Standalone中的Worker节点 AM启动后,会向RS请求一批container资源,用于启动Executor RS会找到一批NM返回给AM,用于启动Executor AM会向NM

Java接入Spark之创建RDD的两种方式和操作RDD

首先看看思维导图,我的spark是1.6.1版本,jdk是1.7版本 spark是什么? Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架.Spark基于内存计算,提高了在大数据环境下数据处理的实时性,同时保证了高容错性和高可伸缩性,允许用户将Spark 部署在大量廉价硬件之上,形成集群. 下载和安装 可以看我之前发表的博客 Spark安装 安装成功后运行示例程序 在spark安装目录下examples/src/main目录中. 运行的一个Java或Scala示例程序,使用bin/run-examp

form表单提交的两种方式 button和submit的使用方法

1.当输入用户名和密码为空的时候,需要判断.这时候就用到了校验用户名和密码,这个需要在jsp的前端页面写:有两种方法,一种是用submit提交.一种是用button提交.方法一: 在jsp的前端页面的头部插入一个js方法: function checkUser(){   var result = document.getElementById("userid").value;   var password = document.getElementById("userpass

form表单提交的两种方式

1.当输入用户名和密码为空的时候,需要判断.这时候就用到了校验用户名和密码,这个需要在jsp的前端页面写:有两种方法,一种是用submit提交.一种是用button提交.方法一: 在jsp的前端页面的头部插入一个js方法: function checkUser(){   var result = document.getElementById("userid").value;   var password = document.getElementById("userpass

Spark Streaming 交互 Kafka的两种方式

一.Spark Streaming连Kafka(重点) 方式一:Receiver方式连:走磁盘 使用High Level API(高阶API)实现Offset自动管理,灵活性差,处理数据时,如果某一时刻数据量过大就会磁盘溢写,通过WALS(Write Ahead Logs)进行磁盘写入,0.10版本之后被舍弃, 相当于一个人拿着一个水杯去接水,水龙头的速度不定,水杯撑不下就会往盆(磁盘)中接. zookeeper自动管理偏移量 Receiver方式说明:Receiver会以固定的时间向kafka

spring AOP (包含基于注解和配置文件两种方式)

spring AOP?面向切面编程,区别于面向对象编程OOP AspectJ: 是Java社区里面最完整最流行的AOP框架,下面就用aspectJ来上例子 一.基于注解方式 步骤如下: 引入jar包(spring的必要jar包 以及aspectj的jar包) 业务方法HelloworldService (类上加上注解@Component,放入到spring ioc容器中) 切面LogingAop (类上加上注解@Component使其加入到ioc容器中,还需要注解@Aspect,使其成为一个切面

sparkStreaming读取kafka的两种方式

概述 Spark Streaming 支持多种实时输入源数据的读取,其中包括Kafka.flume.socket流等等.除了Kafka以外的实时输入源,由于我们的业务场景没有涉及,在此将不会讨论.本篇文章主要着眼于我们目前的业务场景,只关注Spark Streaming读取Kafka数据的方式. Spark Streaming 官方提供了两种方式读取Kafka数据: 一是Receiver-based Approach.该种读取模式官方最先支持,并在Spark 1.2提供了数据零丢失(zero-d

从源代码剖析Struts2中用户自定义配置转换器的两种方式——基于字段的配置转换器和基于类型的配置转换器(解决了实际系统中,因没有区分这两种工作方式的生命周期而引起的异常错误问题)

自定义类型转换器必须实现ongl.TypeConverter接口或对这个接口的某种具体实现做扩展 <<interface>>com.opensymphony.xwork2.conversion.TypeConverter à com.opensymphony.xwork2.conversion.impl.DefaultTypeConverter à org.apache.struts2.util.StrutsTypeConverter 接口及类进行解析 TypeConverter(

Spark Streaming 读取 Kafka 数据的两种方式

在Spark1.3之前,默认的Spark接收Kafka数据的方式是基于Receiver的,在这之后的版本里,推出了Direct Approach,现在整理一下两种方式的异同. 1. Receiver-based Approach val kafkaStream = KafkaUtils.createDstream(ssc, [zk], [consumer group id], [per-topic,partitions] ) 2. Direct Approach (No Receivers) v