Spark相关

标签：结果   行数据   cluster   工具   默认   基于   worker   dag   dal   

一、Spark运行流程

1、构建Spark Application的运行环境（启动SparkContext），SparkContext向资源管理器（可以是Standalone、Mesos或YARN）注册并申请运行Executor资源；

2、资源管理器分配Executor资源并启动StandaloneExecutorBackend，Executor运行情况将随着心跳发送到资源管理器上；

3、SparkContext构建成DAG图，将DAG图分解成Stage，并把Taskset发送给Task Scheduler。Executor向SparkContext申请Task

4、Task Scheduler将Task发放给Executor运行同时SparkContext将应用程序代码发放给Executor。

5、Task在Executor上运行，运行完毕释放所有资源。

二、Spark运行模式

1、Spark on Standalone

Standalone模式是Spark实现的资源调度框架，其主要的节点有Client节点、Master节点和Worker节点。其中Driver既可以运行在Master节点上中，也可以运行在本地Client端。当用spark-shell交互式工具提交Spark的Job时，Driver在Master节点上运行；当使用spark-submit工具提交Job或者在Eclips、IDEA等开发平台上使用”new SparkConf().setMaster(“spark://master:7077”)”方式运行Spark任务时，Driver是运行在本地Client端上的。

2、Spark on YARN

YARN是一种统一资源管理机制，在其上面可以运行多套计算框架。目前的大数据技术世界，大多数公司除了使用Spark来进行数据计算，由于历史原因或者单方面业务处理的性能考虑而使用着其他的计算框架，比如MapReduce、Storm等计算框架。Spark基于此种情况开发了Spark on YARN的运行模式，由于借助了YARN良好的弹性资源管理机制，不仅部署Application更加方便，而且用户在YARN集群中运行的服务和Application的资源也完全隔离，更具实践应用价值的是YARN可以通过队列的方式，管理同时运行在集群中的多个服务。

Spark on YARN模式根据Driver在集群中的位置分为两种模式：一种是YARN-Client模式，另一种是YARN-Cluster（或称为YARN-Standalone模式）。

三、Yarn-client与Yarn-cluster

Yarn-Client模式中，Driver在客户端本地运行，这种模式可以使得Spark Application和客户端进行交互，因为Driver在客户端，所以可以通过webUI访问Driver的状态，默认是http://xxx:4040访问，而YARN通过http:// xxx:8088访问。

YARN-Cluster模式中，当用户向YARN中提交一个应用程序后，YARN将分两个阶段运行该应用程序：第一个阶段是把Spark的Driver作为一个ApplicationMaster在YARN集群中先启动；第二个阶段是由ApplicationMaster创建应用程序，然后为它向ResourceManager申请资源，并启动Executor来运行Task，同时监控它的整个运行过程，直到运行完成。

两者的区别：

1、YARN-Cluster模式下，Driver运行在AM(Application Master)中，它负责向YARN申请资源，并监督作业的运行状况。当用户提交了作业之后，就可以关掉Client，作业会继续在YARN上运行，因而YARN-Cluster模式不适合运行交互类型的作业；

2、YARN-Client模式下，Application Master仅仅向YARN请求Executor，Client会和请求的Container通信来调度他们工作，也就是说Client不能离开。

四、为什么Spark强于MapReduce

1、spark是基于内存运算的

2、spark中间结果不落地,  mr每次执行完成都回将结果重新写入磁盘

Spark相关

标签：结果   行数据   cluster   工具   默认   基于   worker   dag   dal   

原文地址：https://www.cnblogs.com/kingshine007/p/11431559.html