Spark基础学习笔记02:Spark运行时架构

本文介绍了Spark的运行时架构,包括本地模式、Spark Standalone、Spark on YARN,详细解析了YARN集群架构中的ResourceManager、NodeManager、Task、Container和ApplicationMaster等组件,阐述了两种提交方式的应用场景。

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零、本讲学习目标

  1. 了解Spark架构
  2. 了解Spark原理

一、Spark运行时架构

  • Spark有多种运行模式,可以运行在一台机器上,称为本地(单机)模式,也可以以YARN或Mesos作为底层资源调度系统以分布式的方式在集群中运行,称为Spark On YARN模式,还可以使用Spark自带的资源调度系统,称为Spark Standalone模式。
  • 本地模式通过多线程模拟分布式计算,通常用于对应用程序的简单测试。本地模式在提交应用程序后,将会在本地生成一个名为SparkSubmit的进程,该进程既负责程序的提交,又负责任务的分配、执行和监控等。

二、YARN集群架构

  • 在讲解Spark集群架构之前,首先需要了解YARN集群的架构。YARN集群总体上是经典的主/从(Master/Slave)架构,主要由ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster和Container等几个组件构成。
  • YARN集群架构图
    在这里插入图片描述

(一)YARN集群主要组件

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