spark集群模式的概述(cluster mode overview)

最新推荐文章于 2025-06-16 00:13:30 发布
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分类专栏： Spark
文章介绍了Spark集群相关内容。Spark应用以独立进程集合运行，可连接多种集群管理器分配资源。提到了Standalone、Apache Mesos、Hadoop YARN、Kubernetes等集群管理器类型。还介绍了应用提交方式、监控（通过Web UI）以及作业调度等内容。

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文章来自http://spark.apache.org/docs/latest/cluster-overview.html

Component

spark应用程序以独立进程的集合的方式运行在集群中，通过driver program中的SparkContext对象进行协调。

SparkContext能够连接多种不同类型的cluster manager（如standalone，mesos，yarn），这些cluster manager都是用来分配资源给spark应用程序的。一旦建立连接，spark就会获取到集群节点中的executor。executor以进程的形式运行在work node上，用来执行计算以及存储数据，因此多个work node就会有多个executor。driver program将spark应用程序的代码先交给SparkContext然后再发送给executor。最后，SparkContext将task发送到executor去执行。
在这里插入图片描述
架构中的一些注意事项：

  1. 每一个spark应用程序都会获取属于自己的executors进程，在整个应用程序执行的过程中，executor以多线程的形式执行task。这样有利于应用程序间的隔离，不管从调度层面来讲（每个driver调度属于自己的tasks）还是从executor层面（不同spark应用程序的tasks实际上运行在不同的jvm上）。但是，应用程序间隔离也意味着数据无法在spark应用程序（SparkContext的实例）间传递，除非将数据写到外部存储系统中。
  2. 底层的cluster manager感知不到spark的存在。只要spark能够获取到executor进程（同一个spark应用程序下的executor进程能够相互通信），即使cluster manager属于不同类型（如 mesos，yarn），spark应用程序都能够相对容易地运行起来。
  3. driver program在整个生命周期中都必须监听，接受来自属于自己的executor的连接请求（可以在network config section中的spark.driver.port项进行配置）。因此，driver program必须要保持和其他work node的网络是可以连通的。（这里可能存在跨网段问题？）
  4. 因为集群上的tasks受到driver的调度，所以driver需要够靠近work node运行，在同一个局域网中是最好的。如果想要远程向集群发送请求，那么通过RPC将请求发送给driver，由driver在近work node端提交给我们的操作，比在远work node端运行一个driver来的好一些。

Cluster Manager Types

  • Standalone，附带简单cluster manger的spark，可以轻松设置集群（单机版）
  • Apache Mesos，一个通用的cluster manger，也可以运行Hadoop MapReduce和服务应用程序
  • Hadoop YARN，Hadoop 2.x中的资源管理器
  • Kubernetes，一个开源系统，用于自动化容器化应用程序的部署，扩展和管理。

Submitting Applications

spark可以通过spark-submit脚本将应用程序提交到任何不同类型的集群中。

Monitoring

每个driver program都拥有自己的web UI，端口一般为4040，web包含运行中的tasks，executors，storage usage信息。 通过http://<driver-node>:4040可以访问到。

Job Scheduling

spark可以控制跨应用程序（从cluster manager的层面）的资源分配以及应用程序内（如果有多个计算发生在同一个SparkContext中）的资源分配。

Glossary

术语含义
Application用户构建在spark上的程序，在集群中包括一个driver programe和多个executor
Application jar一个装着用户的spark应用程序的jar包。有时候用户想要创建一个包含spark应用程序及其依赖项的“uber jar”。用户的jar不应该（never）包含Hadoop或Spark库，因为这些库将在运行时添加。
Driver program是一个进程，用来运行应用程序的main方法，并且创建SparkContext
Cluster manager是一个外部服务，用来获取集群中的资源（有多种模式）
Deploy mode用来区分dirver进程运行的位置。在cluster模式中，spark框架在集群内部启动driver；在client模式中，由submitter在集群外部启动driver
Worker node集群中任何可以运行spark应用程序代码的节点
Executor一个由spark应用程序创建的，位于worker node上的进程，用来执行task,将数据保存在内存或者磁盘上。每个spark应用程序都有属于自己的多个executor
Task一个工作单元，会被送往executor去执行
Job一个由多个task组成的并行计算，通过Spark的action类算子进行触发，可以在driver日志中观察到
Stage每个job可以被切分成更小的，多个task组成的集合，集合之间相互依赖（类似于mapreduce中的map stage和reduce stage）。可以在driver日志中观察到。
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具体来说，要在集群上运行，SparkContext可以连接到几种类型的集群管理器（Spark自己的独立集群管理器，Mesos，YARN或Kubernetes），这些集群管理器在应用程序之间分配资源。连接后，Spark会获取集群中节点上的执行器，这些执行器是为应用程序运行计算和存储数据的进程。Spark可以控制跨应用程序（在集群管理器级别）和应用程序内部（如果在同一SparkContext上发生多个计算）的资源分配。Spark应用程序在集群上作为独立的进程集运行，由主程序中的。监控指南还介绍了其他监控选项。
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<think>首先，用户的问题是：“我想用户想要了解如何在Spark SQL中查询Hudi表 请问如何在Spark SQL中查询Hudi表”。所以，我需要提供关于如何在Spark SQL中查询Hudi表的指导。 系统级指令： - 所有行内数学表达式必须使用$...$格式。 - 独立公式必须使用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识，例如:[^1] 用户可见层： - 回答结构清晰，帮助用户逐步解决问题。 - 尽量保证回答真实可靠。 参考站内引用： - 引用[1]: 描述了在Spark SQL Shell中查询Hudi表时，新写入的数据不可见的问题，直到重新打开Shell。 - 引用[2]: 提到了Hudi Spark SQL Procedures，特别是回滚操作。 - 引用[3]: 提供了使用Spark操作Hudi表的详细教程，包括写入数据和查询方法。 用户的问题是关于查询Hudi表，所以我应该聚焦于查询部分。引用[3]中提到了Spark SQL方式查询Hudi表，包括启动Hudi Spark SQL的方法。 我的回答结构： 1. **介绍**：简要解释Hudi表和Spark SQL的集成。 2. **步骤**：逐步指导如何在Spark SQL中查询Hudi表。 - 包括启动Spark Shell或Spark SQL Shell。 - 加载Hudi表。 - 执行查询。 3. **常见问题**：解释用户可能遇到的问题，比如数据可见性问题（从引用[1]）。 4. **优化或注意事项**：基于引用，提到数据同步和元数据管理。 5. **生成相关问题**：在末尾添加相关问题。 确保回答真实可靠： - 基于Hudi官方文档和常见实践。 - 引用站内信息来支持解释。 生成相关问题： - 如指令所示，在末尾添加相关问题。 现在，构建回答： - **开头**：直接回应用户的问题。 - **主体**： - 解释Hudi表的基本概念。 - 步骤：如何设置Spark来查询Hudi表。 - 示例查询。 - 解决数据可见性问题（引用[1]）。 - **结尾**：总结并添加相关问题。 引用标识： - 在相关部分末尾添加[^1], [^2], [^3]。例如，当提到数据可见性问题时，添加[^1]。 LaTeX使用： - 由于问题涉及数据库查询，可能没有数学表达式。如果需要，可以添加一些公式，但不要强制。例如，如果解释数据分区，可以用$partition$，但可能不必要。保持自然。 最终回答用中文。</think>### 如何在 Spark SQL 中查询 Hudi 表 Apache Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）是一种用于大数据湖的开源数据管理框架，支持高效的增量数据处理和查询。在 Spark SQL 中查询 Hudi 表时，需要确保正确配置 Spark 环境和 Hudi 依赖，并使用 Hudi 的 HMS Catalog（Hive Metastore Catalog）来同步元数据。以下是详细步骤和注意事项，基于真实实践和官方文档[^3]。 #### 步骤 1: 准备 Spark 环境 在开始查询前，确保 Spark 已集成 Hudi 依赖。Hudi 提供了 Spark SQL Shell 的封装，简化了操作。 - **添加 Hudi 依赖**：在启动 Spark Shell 或 Spark SQL Shell 时，通过 `--packages` 参数引入 Hudi 包。 ```bash spark-sql --packages org.apache.hudi:hudi-spark3.4-bundle_2.12:0.14.0 ``` 这里使用 Hudi 0.14.0 版本（兼容 Spark 3.4）。如果使用其他版本，请参考 [Hudi 官方文档](https://hudi.apache.org/docs/overview) 调整[^3]。 - **配置 HMS Catalog**：Hudi 使用 HMS Catalog 统一管理表元数据，确保 Spark 能识别 Hudi 表。在 `spark-defaults.conf` 中添加： ``` spark.sql.catalog.spark_catalog=org.apache.spark.sql.hudi.catalog.HoodieCatalog spark.sql.extensions=org.apache.spark.sql.hudi.HoodieSparkSessionExtension ``` #### 步骤 2: 启动 Spark SQL Shell 并加载 Hudi 表 启动 Shell 后，使用 SQL 命令直接查询 Hudi 表。 - **启动 Shell**： ```bash spark-sql --packages org.apache.hudi:hudi-spark3.4-bundle_2.12:0.14.0 ``` - **查询表**：假设 Hudi 表名为 `hudi_table`，存储在 HDFS 路径 `/hudi/data`。 ```sql -- 显示所有表（确认 Hudi 表已加载） SHOW TABLES; -- 查询全表数据 SELECT * FROM hudi_table; -- 条件查询示例（例如，过滤特定分区） SELECT id, name FROM hudi_table WHERE partition = '2023-10' AND value > 100; ``` 如果表是 MOR（Merge On Read）类型，查询时会自动合并基础文件和日志文件，提供实时视图[^3]。 #### 步骤 3: 处理数据可见性问题 在查询过程中，可能遇到新写入数据不可见的问题（如引用[1]所述）。这是因为 Spark SQL Shell 会缓存元数据。 - **问题复现**：如果通过 Flink 或其他工具写入数据后，在现有 Spark Shell 中查询不到新数据。 - **解决方案**： - 方法 1：刷新元数据。在 Spark SQL Shell 中执行： ```sql REFRESH TABLE hudi_table; ``` 然后重新查询。 - 方法 2：重启 Shell。关闭当前 Shell 并重新打开一个新 Shell，元数据会自动同步[^1]。 - 方法 3：使用 Hudi Procedures 强制同步（需管理员权限）： ```sql CALL sync_hive_table('default', 'hudi_table'); ``` 这基于 Hudi Spark SQL Procedures 实现[^2]。 #### 注意事项 - **性能优化**：对于大型表，使用分区过滤（如 `WHERE partition = ...`）加速查询。Hudi 支持 $Z-order$ 或 $Hilbert$ 曲线优化数据布局。 - **表类型**： - COW（Copy On Write）：查询简单，但写入延迟高。 - MOR（Merge On Read）：查询需合并文件，适合实时场景。 - **数据一致性**：确保写入工具（如 Flink）和查询工具（Spark SQL）使用相同 HMS Catalog，避免元数据不一致[^1][^3]。 - **错误处理**：如果查询失败，检查表路径权限（如 HDFS）和 Hudi 版本兼容性。 #### 总结 在 Spark SQL 中查询 Hudi 表的关键是正确配置依赖、使用 HMS Catalog 同步元数据，并及时刷新缓存以解决可见性问题。通过以上步骤，您可以高效执行查询。如果问题持续，参考 [Hudi 官方文档](https://hudi.apache.org/docs/querying_data) 或社区资源。
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