spark的任务提交方式及流程

使用spark-submit工具提交Spark作业 大数据实验教学系统使用spark-submit工具提交Spark作业对于数据的批处理,通常采用编写程序、打.jar包提交给集群来执行,这需要使用Spark自带的spark-submit工具。   一般的部署策略是在一个网关机器上提交应用程序,这个机器和Worker机器部署在一个网络中(例如,Standalone模式的集群中的Master节点)。在此部署策略中,client模式更为合适,client模式中的driver直接跟spark-submit进程一起启动,spark-submit进程在此扮演集群中一个c 阅读详情

本地模式

local

测试用,不多赘述

分布式模式

standalone

standalone集群是spark 自带的一个资源调度集群,分为两个角色,master/worker,master负责接收任务请求、资源调度(监听端口7077),worker负责运行executor

在提交任务前需要将spark集群启动好/start-all.sh,而且它有自己的webUi,http://xx:8080,这种模式下spark是可以不依赖hadoop的

client

Driver 是在 SparkSubmit 进程中

spark-submit任务会等任务结束之后才退出,因为driver负责切分stage,封装task交给executor运行,但是这个任务提交是有先后顺序的,task必须从头到尾依次提交,所以spark-submit任务会等任务结束才退出。

cluster

Driver 是在 Worker 节点上运行

随机挑选一个Worker执行Driver,因此如果你想在driver中使用本地资源文件,你需要保证所有的worker上都有你这个资源文件,或者说使用外部文件系统

yarn

client

Driver 是在 SparkSubmit 进程中

cluster

Driver 是在 ApplicationMaster 进程中

Spark系列文章一:Spark 提交任务流程详解 一、spark提交任务流程概述 1.1、流程概述 1、构建spark执行环境(初始化sparkcont); 2、SparkContext向资源管理器注册并申请Executor资源; 3、资源管理器分配Executor资源,Executor向资源管理器发送心跳汇报状态; 4、Executor向sc注册并申请task; 5、sc向Executor发送task,Executor执行task; 6、运行完成后,sc向资源管理器申请注销资源。 1.2、流程图解(多图) 二、spark... 阅读详情

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