详解spark部署模式client和cluster

本文详细介绍了Spark在Yarn上的两种部署模式——Client和Cluster,分析了它们的本质区别,Driver程序的角色,以及两种模式在网卡流量、应用稳定性、日志查看和生产环境适用性等方面的特点。Client模式常用于测试,由于Driver运行在提交服务器上,可能导致网卡流量激增;而Cluster模式适用于生产,能减少数据移动开销并提高作业稳定性。

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前言

又来了一个面试者…
我:spark有哪些部署模式,他们有什么区别
面试者:我们是用yarn来进行资源管理,部署spark有两种模式client和cluster,client用于测试,cluster用于生产
我:还有呢
面试者:…呃…client会造成网卡流量激增
我:怎么理解网卡流量激增?client模式为什么会造成网卡流量激增
面试者:…
我:还有哪些区别呢?
面试者:…
我:…感谢您的面试,回去等通知吧!

Spark在Yarn的两种部署模式

  1. Client模式
    在Client模式下,Driver程序在本地运行,即你写spark-submit命令的那台服务器上运行。Client模式主要用于测试。请注意,在Client模式下,只有Driver程序在本地运行,所有任务都在集群Woker节点上运行。

  2. Cluster模式
    在Cluster(集群)模式下,Driver程序在其中一个Woker节点(Ya

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