spark 运行架构基本由三部分组成，包括SparkContext(驱动程序)，ClusterManager(集群资源管理器)和Executor(任务执行过程)组成。其中SparkContext负责与ClusterManager通信，进行资源的申请.任务的分配.监控等，负责作业执行的声明周期管理。ClusterManager负责资源的分配和管理，在不同模式下担任的角色有所不同，在本地运行.Spar
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2023-07-23 21:47:01
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**构建Spark Cluster**
**整体流程**
| 步骤 | 描述 |
|----------|-------------------------------------------|
| 步骤一 | 下载并安装Spark |
| 步骤二 |
原创
2024-05-08 09:55:36
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在使用spark-submit提交Spark任务一般有以下参数：./bin/spark-submit \
--class <main-class> \
--master <master-url> \
--deploy-mode <deploy-mode> \
--conf <key>=<value> \
... # o
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2023-08-18 16:34:36
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在Yarn-cluster模式下，driver运行在Appliaction Master上主要记住driver（即提交的程序）用户提交的应用程序代码在spark中运行起来就是一个driver，用户提交的程序运行起来就是一个driver，他是一个一段特殊的excutor进程，这个进程除了一般excutor都具有的运行环境外，这个进程里面运行着DAGscheduler Tasksheduler Sch
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2023-07-10 15:11:31
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一 Spark集群结构Spark 自身是没有集群管理工具的，但是如果想要管理数以千计台机器的集群，没有一个集群管理工具还不太现实，所以 Spark 可以借助外部的集群工具来进行管理整个流程就是使用 Spark 的 Client 提交任务，找到集群管理工具申请资源，后将计算任务分发到集群中运行名词解释1 Driver该进程调用 Spark 程序的 main 方法，并且启动 SparkCo
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2024-02-15 21:34:17
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Spark（笔记）spark运行模式：本地模式standalone模式：独立集群（封闭）yarn模式：（开放）
yarn-client：AM（driver）在提交任务的本地启动 （交互 / 调试方便）yarn-cluster：AM（driver）在某个NN上启动cluster模式下，driver运行在AM中，负责向Yarn申请资源 ，并监督作业运行状况，当用户提交完作用后，就关掉Clien
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2023-11-10 08:53:18
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1、Spark核心组件1.1 Cluster Manager(Master,ResourceManager)Spark的集群管理器，主要负责对整个集群资源的分配与管理 Cluster Manager在 Yarn 部署模式下为 ResourceManager在 Mesos 部署模式下为 Mesos Master在 Standalone 部署模式下为 Master.Cluster Mana
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2023-10-16 12:36:30
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1.client 模式: 在Client模式下，Driver进程会在当前客户端启动，客户端进程一直存在直到应用程序运行结束。该模式下的工作流程图主要如下：工作流程如下：1.启动master和worker . worker负责整个集群的资源管理，worker负责监控自己的cpu,内存信息并定时向master汇报
2.在client中启动Driver进程，并向master注册
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2023-10-29 08:12:34
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standalone cluster模式通常用于，spark作业部署到生产环境中去使用，是用standalone cluster模式,因为这种模式，会由master在集群中，某个节点上，来启动driver，然后driver会进行频繁的作业调度,此时driver跟集群在一起，那么是性能比较高的standalone client模式，在spark-submit脚本执行的机器上，会启动driver进程，
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2024-06-01 21:30:59
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Spark on YARN模式的核心实现有2个类，分别是Client（org.apache.spark.deploy.yarn.Client.scala）和ApplicationMaster（org.apache.spark.deploy.yarn.ApplicationMaster.scala）。Client的作用是向YARN申请资源（容器）来运行ApplicationMaste
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2023-07-29 20:10:34
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下载spark、scala的包如下操作：[hadoop@oversea-stable~]$wgethttp://mirrors.hust.edu.cn/apache/spark/spark-2.3.0/spark-2.3.0-bin-hadoop2.7.tgz--2018-06-2710:07:25--http://mirrors.hust.edu.cn/apache/spark/spark-2.
原创
2018-06-27 16:38:47
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在大数据处理领域，Apache Spark 已经成为一种流行的高效计算框架，尤其是在集群模式下，它能显著提高数据处理的效率。然而，运行在“Spark Cluster模式”中的应用可能会面临各种挑战，例如资源分配、任务调度和网络延迟等问题。这篇博文将深入探讨如何分析和解决这些问题。
```mermaid
timeline
title Spark Cluster模式演变
2009 :
# 实现Spark集群模式
## 引言
本文将介绍如何在Spark中实现集群模式。对于一个刚入行的小白来说，了解和掌握这个过程是非常重要的。本文将详细介绍整个流程，并给出每一步所需的代码示例和注释。
## 流程概述
整个流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 准备集群环境 | 配置集群环境，确保集群中的所有节点正常运行 |
| 2. 编写
原创
2024-01-26 12:38:14
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之前面试遇到过一次这个问题，回答的很不好，这次专门记录下来，进行深入的解析两者区别。 首先，最简单也十分浅显的一种说法是：yarn-cluster是用于生产环境，这种模式下客户端client在提交了任务以后，任务就托管给yarn了，这个时候client就可以断开连接不需要再管后续事情了，这种情况下无法直接查看到application运行的日志，查看日志较为麻烦；而yarn-client则是
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2023-12-23 20:55:37
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spark的runtimestandaloneSpark可以通过部署与Yarn的架构类似的框架来提供自己的集群模式。
该集群模式的架构设计与HDFS和Yarn大相径庭，都是由一个主节点多个从节点组成。
在Spark 的Standalone模式中：
主：为master
从：为worker任务提交流程：spark-submit 提交任务给 MasterMaster 收到任务请求后通过 LaunchDr
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2023-08-12 21:35:24
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Spark支持Yarn,Mesos,Standalone三种集群部署模式，它们的共同点：Master服务(Yarn ResourceManager,Mesos master,Spark standalone)来决定哪些应用可以运行以及在哪什么时候运行，Slave服务(Yarn NodeManger)运行在每个节点上，节点上实际运行着Executor进程，此外还监控着它们的运行状态以及资源的消耗Sp
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2023-09-19 22:36:51
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目录1. Cluster 模式原理分析2. Client 模式原理分析3. 两种模式区别分析1. Cluster 模式原理分析客户端提交给ResourceManager的每一个job都会在集群的NodeManager节点上分配一个唯一的ApplicationMaster，由该ApplicationMaster管理全生命周期的应用，Spark Driver首先作为一个Application
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2023-10-08 23:10:47
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Spark 内核概述Spark内核泛指Spark的核心运行机制，包括Spark核心组件的运行机制、Spark的任务调度机制、Spark的内存管理机制、Spark核心功能的运行原理等。熟练掌握Spark内核原理能够帮助我们更好的完成Spark代码设计，并且在项目运行时出现问题可以快速的锁定问题的症结。Spark 核心组件回顾Cluster-Manager（Master，Resource
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2023-11-15 20:07:59
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# 了解Spark客户端与Spark集群
在大数据处理领域，Apache Spark作为一种强大的计算框架，被广泛应用于数据分析、机器学习等任务中。在使用Spark时，我们经常会听到两个概念，即Spark客户端和Spark集群。本文将为您介绍这两个概念的含义，并通过代码示例来帮助您更好地理解它们之间的关系。
## Spark客户端与Spark集群
**Spark客户端**是指运行Spark应
原创
2024-03-24 05:16:25
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上篇笔记记录了Local模式的一些内容，但是实际的应用中很少有使用Local模式的，只是为了我们方便学习和测试。真实的生产环境中，Standalone模式更加合适一点。1、基础概述Standalone不是单机模式，它是集群，但是是基于Spark独立调度器的集群，也就是说它是Spark特有的运行模式。有Client和Cluster两种模式，主要区别在于：Driver程序的运行节点。怎么理解呢？哪里提
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2023-12-18 20:51:45
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