YARN是一种统一资源管理机制，在其上面可以运行多套计算框架。目前的大数据技术世界，大多数公司除了使用Spark来进行数据计算，由于历史原因或者单方面业务处理的性能考虑而使用着其他的计算框架，比如MapReduce、Storm等计算框架。Spark基于此种情况开发了Spark on YARN的运行模式，由于借助了YARN良好的弹性资源管理机制，
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2023-08-30 14:19:57
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spark的运行架构以standalone为例：Driver Program ：运⾏main函数并且新建SparkContext的程序。 Application：基于Spark的应用程序，包含了driver程序和集群上的executor。Cluster Manager：指的是在集群上获取资源的外部服务。目前有三种类型 （1）Standalone: spark原生的资源管理，由Master负责资源的
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2024-07-02 21:37:51
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前言
在Spark初认识中，我们了解到了，Spark是一个一栈式的大数据处理生态系统，其核心的组件Spark Core，Spark Sql，SparkStreaming分别解决了大数据中的数据处理的批处理，交互式查询，实时查询的业务场景。Spark的核心是Spark core，其他的组件都是基于Spark Core的，那么，问题来了。
问题：
Spark的核心模块是Spa
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2023-08-30 12:08:29
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Spark的一大好处就是可以通过增加机器数量并使用集群模式运行，来扩展计算能力。Spark可以在各种各样的集群管理器（Hadoop YARN , Apache Mesos , 还有Spark自带的独立集群管理器）上运行，所以Spark应用既能够适应专用集群，又能用于共享的云计算环境。Spark运行时架构Spark在分布式环境中的架构如下图： 在分布式环境下，Spark集群采用的是主/从结构。
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2023-09-19 00:16:16
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spark在Yarn上的资源调度和任务调度目录spark在Yarn上的资源调度和任务调度一、spark的执行架构二、spark on yarn的资源调度(申请资源)1、spark on yarn client模式的执行流程图2、spark on yarn cluster模式三、spark on yarn的任务调度(执行task)1、宽依赖和窄依赖2、任务调度解释说明3、资源调度和任务调度的执行流程
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2023-07-18 22:27:13
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一、Spark On YARN架构 Spark On YARN模式遵循YARN的官方规范，YARN只负责资源的管理和调度，运行哪种应用程序由用户自己实现，因此可能在YARN上同时运行MapReduce程序和Spark程序，YARN很好地对每一个程序实现了资源的隔离。这使得Spark与MapReduce可以运行于同一个集群中，共享集群存储资源与计算资源。Spark On YARN模式与Standal
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2023-08-16 17:11:47
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Spark on YARN工作原理 MapReduce on YARN的工作流程：加载数据，执行map，shuffle，reduce，将结果写入持久化存储。Spark on YARN的工作流程：spark中一个job包含多个stage，而非只有map和reduce，application包含多个job。 Spark工作原理用户通过spark-sumbi
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2023-10-07 19:11:32
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spark生态系统组件栈 spark-standalonespark-on-yarnyarn-clientyarn-cluster分阶段分析Job 提交下图展示了driver program（假设在 master node 上运行）如何生成 job，并提交到 worker node 上执行。Driver 端的逻辑如果用代码表示：finalRDD.action()
=> sc.runJob()
1、Yarn运行模式介绍Yarn运行模式就是说Spark客户端直接连接Yarn，不需要额外构建Spark集群。如果Yarn是分布式部署的，那么Spark就跟随它形成了分布式部署的效果。有yarn-client和yarn-cluster两种模式，主要区别在于：Driver程序的运行节点。yarn-client：Driver程序运行在客户端，适用于交互、调试，希望立即看到app的输出yarn-clus
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2023-08-15 23:28:26
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【导读：数据是二十一世纪的石油，蕴含巨大价值，这是·情报通·大数据技术系列第[71]篇文章，欢迎阅读和收藏】1 基本概念Spark 架构采用了分布式计算中的 Master-Slave 模型。 Master 是对应集群中的含有 Master 进程的节点， Slave 是集群中含有 Worker 进程的节点。 Master 作为整个集群的控制器，负责整个集群的正常运行； Worker 相当于计算节点，
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2023-12-28 06:07:40
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# Spark on YARN 架构详解
Apache Spark 是一个快速、通用的分布式计算系统，能够处理大规模数据。而YARN是Hadoop的资源管理器，用于管理集群上的资源。当Spark运行在YARN上时，它可以充分利用集群资源进行计算，实现高效的数据处理。
## 架构图
下面是Spark on YARN的架构图：
```mermaid
pie
title Spark on
原创
2024-04-23 07:10:10
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Spark-on-YARN1. 官方文档http://spark.apache.org/docs/latest/running-on-yarn.html2. 配置安装1.安装hadoop：需要安装HDFS模块和YARN模块，HDFS必须安装，spark运行时要把jar包存放到HDFS上。2.安装Spark：解压Spark安装程
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2024-08-14 18:10:09
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Spark架构采用了分布式计算中的Master-Slave模型。Master是对应集群中的含有Master进程的节点，Slave是集群中含有Worker进程的节点。Master作为整个集群的控制器，负责整个集群的正常运行；Worker相当于是计算节点，接收主节点命令与进行状态汇报；Executor负责任务的执行；Cluster作为用户的客户端负责提交应用，Driver负责控制一个应用的执行。具体如
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2023-07-19 19:17:44
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Spark运行架构运行架构Spark框架的核心是一个计算引擎，整体来说，它采用了标准 master-slave 的结构。如下图所示，它展示了一个 Spark执行时的基本结构。图形中的Driver表示master，负责管理整个集群中的作业任务调度。图形中的Executor 则是 slave，负责实际执行任务。核心组件DriverSpark驱动器节点，用于执行Spark任务中的main方法，负责实际代
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2023-07-13 18:45:12
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先抛出问题：Spark on Yarn有cluster和client两种模式，它们有什么区别？ 用Jupyter写Spark时，只能使用client模式，为什么？写一篇文章，搞清楚 Spark on Yarn 的运行原理，同时回答上面的问题。首先，把Spark和Yarn当做两个独立概念来看。单看Spark，不去管它底层依赖的存储结构，本质上讲，它就是个分布式计算的程序。程序的入口是一个叫做 Spa
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2023-10-14 00:16:47
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Point 1：资源管理与作业调度 Spark对于资源管理与作业调度可以使用Standalone(独立模式)，Apache Mesos及Hadoop YARN来实现。 Spark on Yarn在Spark0.6时引用，但真正可用是在现在的branch-0.8版本。Spark on Yarn遵循YARN的官方规范实现，得益于Spark天生支持多种Scheduler和Executor的良好设计，对
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2024-08-14 16:03:20
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1、spark job 提交模式
spark on yarn 分两种情况，一种是yarn-client 提交，一种是yarn-cluster提交方式，两种方式的区别是：
yarn-cluster模式下，driver运行在AM(Application Master)中，它负责向YARN申请资源，并监督作业的运行
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2024-08-16 13:46:40
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1、Spark on Yarn 有两种模式，一种是cluster模式，一种是client模式。a.执行命令 “./spark-shell --master yarn” 默认运行的是client模式。b.执行 "./spark-shell --master yarn-client" 或者 "./spark-shelll --master yarn --deploy-mo
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2023-10-20 14:36:10
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当涉及到大规模数据的存储和处理时，Hadoop 和 Flink 是两个非常受欢迎的工具。虽然它们都旨在处理大数据，但它们的实现方式、架构和优缺点略有不同。下面将更加详细地介绍 Hadoop 和 Flink 的特点及其适用性。一、HadoopHadoop 是一个由 Apache 软件基金会开发的开源分布式计算框架。Hadoop 的核心组件包括：HDFS：Hadoop 分布式文件系统，它可以在多个节点
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2023-08-01 16:05:47
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# 如何在YARN上运行Spark作业
在大数据处理中，Apache Spark是一个强大的引擎，而YARN（Yet Another Resource Negotiator）则是一个流行的集群管理器。将Spark与YARN结合使用，可以充分利用YARN管理资源的能力。本文将教你如何一步步实现“Spark on YARN”。
## 流程概述
以下是实现“Spark on YARN”的基本步骤：
原创
2024-10-09 05:09:24
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