PySpark和Spark的交互流程

最新推荐文章于 2024-11-06 13:02:41 发布

Taker256

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文章标签： spark 大数据分布式

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Taker256/article/details/134498165

交互方式总共有4种,

1.Client方式提交到Spark集群

2.Cluster方式提交到Spark集群

3.Client方式提交到,SparkOnYarn

4.Cluster方式提交到,SparkOnYarn

第1种.Client方式提交到Spark集群.流程如下:

1.spark-submit提交Spark计算任务。因为是Client部署方式，在哪里提交，Driver就运行在哪里

2.Driver进程加载PySpark程序,通过Py4J,将Python的Spark环境对象,转成Java的Spark环境对象

3.Driver进程向Master主节点申请,执行该Spark计算任务所需的资源

4.Master节点接收到资源请求后,会去Worker节点上创建对应的Executor进程(负责执行具体任务),并告知Driver

5.Driver会和Worker进

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Spark 程序与PySpark交互流程及Spark-Submit相关参数说明

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08-10

588

spark-submit 这个命令是我们spark提供的一个专门用于提交spark程序的客户端, 可以将spark程序提交到各种资源调度平台上: 比如说 local(本地), spark集群,yarn集群, 云上调度平台(k8s …指的在将Spark任务提交到集群(YARN, Spark集群为主)的时候,提供两种提交部署方案: client模式 , cluster模式。Spark On Yarn的本质: 指的将Spark程序提交到Yarn集群中, 通过yarn进行统一的调度运行操作。

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因此会调用服务器上的Python解释器，将Python函数和输入数据传输给到Python解释器，执行完以后，将结果数据返回给Executor进程。因此会调用服务器上的Python解释器，将Python函数和输入数据传输给到Python解释器，执行完以后，将结果数据返回给Executor进程。因此会调用服务器上的Python解释器，将Python函数和输入数据传输给到Python解释器，执行完以后，将结果数据返回给Executor进程。占用相应的资源，通知从节点启动Executor进程。

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