Yarn的概念和组成部分

1、概念

Hadoop三大件:HDFS、MapReduce、Yarn

Yarn其实就是一个类似于操作系统一样的东西。

Yarn是MapReduce运行的环境,Yarn可以管理程序运行所需要的东西(内存,CPU,带宽等资源)

Yarn诞生于Hadoop,但是现在已经脱离了Hadoop,变成了一个独立的软件,系统。

2、Yarn的组成部分

我们的Yarn,其实有两大部分组成:

1、ResourceManager (BOSS):  1个
 他用来管理整个的Yarn平台,里面有一个资源调度器。
2、NodeManager (各个机器上的主管)  多个
   听从我们的ResouceManager的调遣。是每一台电脑的管家。
3、Container(容器)
   每一个NodeManager中,有一个或者多个这样的容器。是包含了一些资源的封装(CPU,内存,硬盘等),类似于我们熟悉的虚拟机。
4、AppMaster (项目经理)
   每一个MapReduce任务启动提交后,会有一个对应的AppMaster。这个主要作用是负责整个job任务的运行。

<think>好的,用户之前问过计算机虚拟化技术的组成部分,现在转向Spark的组成部分。我需要结合用户提供的三个引用来构建回答。首先,用户提到他们想了解Spark的主要组成部分,所以需要明确各个模块及其功能。 引用1提到Spark Core其他组件如Spark SQL、Spark Streaming等,还有运行模式数据源。引用2强调了Spark作为多语言引擎,支持数据工程、数据科学机器学习,并提到MLlib。引用3详细介绍了驱动器、集群管理器执行器的角色,特别是驱动器如何与集群管理器通信,执行任务划分调度。 用户上一次的问题是关于虚拟化技术的分类,而这次是Spark的组成,可能需要结构化的回答,类似之前的分类方式。需要确保回答清晰,分点列出核心组件,并补充扩展组件架构层面内容,同时遵循用户要求的格式,比如使用中文、行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,不过这里可能不太需要数学公式,但需要代码块示例。 注意用户可能希望了解每个组件的功能、相互关系以及实际应用场景,比如Spark SQL用于SQL查询,MLlib用于机器学习。此外,用户可能对运行模式(如YARN、Mesos)生态系统工具(如Structured Streaming)感兴趣,但引用中没有提到Structured Streaming,可能需要根据引用内容调整。 需要检查是否有遗漏的关键点,比如Spark Core的作用,RDD的概念,驱动器执行器的工作流程。引用3详细说明了驱动器的作用,包括构建DAG、任务划分等,这部分需要整合到架构层面。同时,用户可能想知道这些组成部分如何协同工作,比如驱动器与执行器的交互,资源管理器的角色。 最后,生成相关问题时要基于回答内容,可能涉及组件功能对比、应用场景、性能优化等。确保引用标记正确,如引用1、2、3对应的内容在回答中适当标注,但用户提供的引用可能没有编号,需要根据内容匹配。</think>### Spark 的核心组成部分 根据技术架构引用内容[^1][^2][^3],Spark 的核心组成可分为 **基础引擎层**、**功能组件层** **运行架构层**,具体如下: --- #### **一、基础引擎层** 1. **Spark Core** - **核心功能**:提供分布式任务调度、内存管理、容错机制(RDD 弹性数据集)基础 API(如 `map`、`reduce`)[^1]。 - **关键技术**: - **RDD(Resilient Distributed Dataset)**:数据分区的不可变集合,支持容错并行计算。 - **DAG(有向无环图)调度**:将任务分解为多个 Stage,优化执行顺序[^3]。 ```python # 示例:通过 Spark Core 创建 RDD rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5]) result = rdd.map(lambda x: x * 2).reduce(lambda a, b: a + b) ``` --- #### **二、功能组件层** 2. **Spark SQL** - **功能**:支持结构化数据处理,兼容 SQL 查询 DataFrame API[^1]。 - **应用场景**:ETL 处理、交互式分析(如 Hive 表查询)。 3. **Spark Streaming** - **功能**:实时流数据处理(微批处理模型),支持 Kafka、Flume 等数据源[^1]。 - **优化方向**:低延迟(如 Structured Streaming 的连续处理模式)。 4. **MLlib(机器学习库)** - **功能**:提供分类、回归、聚类等算法(如 SVM、随机森林)。 - **特性**:与 RDD/DataFrame 集成,支持分布式模型训练。 5. **GraphX(图计算库)** - **功能**:处理图结构数据(如社交网络分析),提供 Pregel API[^1]。 6. **SparkR** - **功能**:为 R 语言提供 Spark 接口,支持统计分析数据可视化[^1]。 --- #### **三、运行架构层** 7. **驱动器(Driver)** - **角色**: - 创建 `SparkContext`,定义任务逻辑 DAG[^3]。 - 与集群管理器(如 YARN、Mesos)通信,申请资源并分配任务[^3]。 - **关键操作**: - 划分 Stage(通过宽依赖/窄依赖分析)。 - 生成 TaskSet 并分发给执行器(Executor)。 8. **执行器(Executor)** - **角色**: - 在 Worker 节点上运行 Task,缓存数据块(Block)[^3]。 - 向驱动器汇报任务状态结果。 9. **集群管理器(Cluster Manager)** - **类型**: - **Standalone**:Spark 内置的简单资源管理器。 - **YARN/Mesos/Kubernetes**:与外部集群系统集成[^1]。 - **功能**:管理物理资源(CPU、内存),分配 Executor 容器。 --- ### 扩展组件与生态系统 1. **Structured Streaming**(Spark 2.0+) - 基于 Spark SQL 引擎的流处理框架,支持事件时间(Event Time)端到端精确一次语义(Exactly-Once)。 2. **Delta Lake** - 提供 ACID 事务、版本控制的存储层,增强数据湖可靠性。 3. **第三方集成** - **数据源**:HDFS、HBase、Cassandra、JDBC[^1]。 - **BI 工具**:Tableau、Power BI 通过 Spark SQL 连接器对接。 --- ### 技术关联与性能公式 - **并行度优化**: - 分区数 $P$ 影响任务并行度,公式为: $$ P = \max(\text{输入数据块数}, \text{集群可用核数}) $$ 引用[^3]中提到的任务划分逻辑与此相关。 - **内存管理**: - Executor 内存分为 `Storage`(缓存) `Execution`(计算),比例可通过 `spark.memory.fraction` 调整[^3]。 --- ```xml <!-- 典型 Spark 集群配置示例 --> <Spark-Cluster> <Driver-Memory>8G</Driver-Memory> <Executor-Memory>4G</Executor-Memory> <Cores-Per-Executor>2</Cores-Per-Executor> <Cluster-Manager>YARN</Cluster-Manager> </Spark-Cluster> ``` --- #### 相关问题 1. Spark Core 中 RDD DataFrame 的性能差异是什么? 2. 如何选择 Spark Streaming Structured Streaming? 3. 驱动器(Driver)执行器(Executor)的通信机制是怎样的? 4. Spark 在 YARN 集群上的资源分配策略是什么? --- 以上分类综合引用[1][2][3]的架构描述,覆盖 **核心组件、运行架构、扩展生态** 三个维度。
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