Spark 启动分析

最新推荐文章于 2024-09-13 15:38:29 发布
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分类专栏： spark
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Spark启动分析


Spark进程 :

Master: 负责集群资源分配. 当Client请求资源时将请求分配给某个Worker

Worker: 负责当前节点资源分配. 当收到Master的LaunchExecutor命令时分配资源,启动Executor

ExecutorBackend: 负责执行计算任务. 由Worker启动. 分为MesosExecutorBackend 和 StandaloneExecutorBackend, 分别是使用mesos启动或者直接fork进程


简单流程如下图所示:


Spark job 执行序列图如下:





Spark 源码 | 脚本分析总结
主要分享大数据相关的知识，如Spark、Hudi
02-10 1677
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08-19 1108
本案例将介绍如何在单机和集群环境下使用Apache Spark进行大数据分析，最终使用Python实现数据的可视化。我们将首先讲解Spark的安装与配置，然后展示如何在单机和集群环境中运行Spark。接下来，我们将使用Python编写Spark应用程序来分析一个公开的数据集。最后，我们将利用Python库如Matplotlib和Seaborn对数据进行可视化。
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本文详细的描述了spark 的启动过程，帮助你快速了解spark
spark启动
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1、启动spark环境 （1）作为主机（master）启动： sh start_master.sh(在sbin目录下) （2）作为从机（slave）: sh  start_slave.sh   主机名(spark://SY-0309:7077) 2、启动Scala开发环境 在spark安装目录的bin目录下，用spark-shell命令启动
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07-02 273
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09-12 407
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jps判断hadoop启动是否成功；分别对master和slave进行了判断。jps不是hadoop的什么命令，是java的命令，所以直接执行就行了。
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