[Spark]Spark入门资料阅读

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Spark在集群上的运行模式

链接：

http://spark.apache.org/docs/latest/cluster-overview.html Component章节

总结：

1 Each application gets its own executor processes，所以各application间是独立的。
2 spark可以使用多种 cluster manager，包括 Spark’s own standalone cluster manager, Mesos or YARN。
3 driver program 需要监听和接收its executors，所以driver对于各executers必须是网络可达的。
4 因为driver调度tasks on the cluster, 所以driver节点和worker节点最好在一个局域网中。

另：spark各组件定义：https://blog.csdn.net/minge_se/article/details/79137085

Spark on Yarn

Yarn

• yarn最基本的思想是分离资源管理和job调度/监管。

• yarn三大组件：
  • ResourceManager ：负责整个集群的资源管理和分配，是一个全局的资源管理系统
    • 两个核心组件：Scheduler 、ApplicationsManager。
    • 调度器负责根据熟悉的容量、队列等约束，将资源分配给各种正在运行的应用程序。调度器不执行应用程序状态的监视或跟踪。
    • 应用程序管理器负责接受作业提交，协商第一个容器以执行特定于应用程序的应用程序主机，并提供用于在失败时重新启动应用程序主容器的服务。每个应用程序管理器负责从调度程序协商适当的资源容器，跟踪其状态并监视进度。
  • NodeManager：是每个节点上的资源和任务管理器，它是管理这台机器的代理，负责该节点程序的运行，以及该节点资源的管理和监控
  • ApplicationMaster： 用 户 提 交 的 每 个 应 用 程 序 均 包 含 一 个 ApplicationMaster ， 它 可 以 运 行 在ResourceManager 以外的机器上。负责与 RM 调度器协商以获取资源（用 Container 表示）。
• yarn 只提供运算资源的调度（用户程序向 yarn 申请资源，yarn 就负责分配资源）

• yarn与运行的用户程序完全解耦，意味着yarn上可以运行各种类型的分布式运算程序，比如 mapreduce、storm，spark，

Spark on Yarn

• 链接：http://spark.apache.org/docs/latest/running-on-yarn.html
• 总结：两种模式：cluster、client
  $ ./bin/spark-submit --class path.to.your.Class --master yarn --deploy-mode cluster [options] [app options]
  $ ./bin/spark-shell --master yarn --deploy-mode client

参考链接

https://blog.csdn.net/qq_33624952/article/details/79341034

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原文地址：https://www.cnblogs.com/coding-gaga/p/11623337.html