文章目录
- 前言
- 一、Spark概述
- 1.1Spark特点
- 1.2Spark 与 Hadoop对比
- 1.3Spark对比MR优势
- 1.4Spark架构
- 1.5集群部署模式
- 二、Spark安装部署模式
- 2.1本地模式
- 2.2伪分布式
- 2.3集群模式--Standalone模式
- 2.5 集群模式--Yarn模式
前言
Spark是当今大数据领域最活跃、最热门、最高效的大数据通用计算引擎，同时也是我个人非常喜欢的一款计算框架。首先给大家介绍一下SparkCore，接下来会写一系列的文章，进行总结，希望我和大家一起共同进步。
一、Spark概述
Spark 是一个快速、通用的计算引擎。
1.1Spark特点
速度快：Spark实现了高效的DAG执行引擎，可以通过基于内存来高效处理数据流
使用简单：Spark支持 Scala、Java、Python、R的API，还支持超过80种高级算法，使用户可以快速构建不同的应用。
通用：Spark提供了统一的解决方案。Spark可以用于批处理、交互式查询(Spark SQL)、实时流处理(SparkStreaming)、机器学习(Spark MLlib)和图计算(GraphX)。这些不同类型的处理都可以在同一个应用中无缝使用。
兼容好：Spark可以非常方便地与其他的开源产品进行融合。
1.2Spark 与 Hadoop对比
从狭义的角度上看：Hadoop是一个分布式框架，由存储、资源调度、计算三部分组成；Spark是一个分布式计算引擎，由 Scala 语言编写的计算框架，基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析引擎。
从广义的角度上看，Spark是Hadoop生态中不可或缺的一部分，Spark框架是对MR框架的优化。
1.3Spark对比MR优势
Spark积极使用内存：MR框架中一个Job 只能拥有一个 map task 和一个 reduce task。如果业务处理逻辑复杂，需要将多个 job 组合起来，前一个job的计算结果必须写到HDFS，才能交给后一个job。这样一个复杂的运算，在MR框架中会发生很多次写入、读取操作操作。
多进程模型(MR) vs 多线程模型(Spark)：MR框架中的的Map Task和Reduce Task是进程级别的，而Spark Task是基于线程模型的。MR框架中的 map task、reduce task都是 jvm 进程，每次启动都需要重新申请资源，消耗了不必要的时间。Spark则是通过复用线程池中的线程来减少启动、关闭task所需要的系统开销。
1.4Spark架构
Cluster Manager： 集群资源的管理者，Spark支持3种集群部署模式：Standalone、Yarn、Mesos
Worker Node： 工作节点，管理本地资源
Driver Program：运行应用的 main() 方法并且创建了 SparkContext。由Cluster Manager分配资源，SparkContext发送 Task 到 Executor 上执行
Executor：在工作节点上运行，执行 Driver 发送的 Task，并向 Dirver 汇报计算结果
1.5集群部署模式
Spark支持3种集群部署模式：Standalone、Yarn、Mesos
Standalone模式：
独立模式，自带完整的服务，可单独部署到一个集群中，无需依赖任何其他资源管理系统。从一定程度上说，该模式是其他两种的基础
集群角色：Cluster Manager：Master；Worker Node：Worker
仅支持粗粒度的资源分配方式
Spark On Yarn模式：
Yarn拥有强大的社区支持，且逐步已经成为大数据集群资源管理系统的标准
Spark on yarn 的支持两种模式：yarn-cluster：适用于生产环境yarn-client：适用于交互、调试，希望立即看到app的输出
集群角色：Cluster Manager：ResourceManagerWorker ；Node：NodeManager仅支持粗粒度的资源分配方式
Spark On Mesos模式：
官方推荐的模式。Spark开发之初就考虑到支持MesosSpark运行在Mesos上会比运行在YARN上更加灵活，更加自然
集群角色：Cluster Manager：Mesos Master；Worker Node：Mesos Slave
支持粗粒度、细粒度的资源分配方式
粗粒度模式（Coarse-grained Mode）：每个应用程序的运行环境由一个Dirver和若干个Executor组成，其中，每个Executor占用若干资源，内部可运行多个Task。应用程序的各个任务正式运行之前，需要将运行环境中的资源全部申请好，且运行过程中要一直占用这些资源，即使不用，最后程序运行结束后，回收这些资源。
细粒度模式（Fine-grained Mode）：鉴于粗粒度模式会造成大量资源浪费，Spark On Mesos还提供了另外一种调度模式：细粒度模式，这种模式核心思想是按需分配。
二、Spark安装部署模式
2.1本地模式
本地模式部署在单机，主要用于测试或实验；最简单的运行模式，所有进程都运行在一台机器的 JVM 中；本地模式用单机的多个线程来模拟Spark分布式计算，通常用来验证开发出来的应用程序逻辑上有没有问题；这种模式非常简单，只需要把Spark的安装包解压后，改一些常用的配置即可使用。不用启动Spark的Master、Worker守护进程，也不用启动Hadoop的服务（除非用到HDFS）。
2.2伪分布式
伪分布式模式：在一台机器中模拟集群运行，相关的进程在同一台机器上，不用启动集群资源管理服务；
local-cluster[N,cores,memory]
N模拟集群的 Slave（或worker）节点个数
cores模拟集群中各个Slave节点上的内核数
memory模拟集群的各个Slave节点上的内存大小
2.3集群模式–Standalone模式
分布式部署才能真正体现分布式计算的价值与单机运行的模式不同，这里必须先启动Spark的Master和Worker守护进程；关闭 yarn 对应的服务不用启动Hadoop服务，除非要使用HDFS的服务。
2.3.1运行模式(cluster / client)
Client模式（缺省）：Driver运行在提交任务的Client，此时可以在Client模式下，看见应用的返回结果，适合交互、调试
Cluster模式：Driver运行在Spark集群中，看不见程序的返回结果，合适生产环境
2.3.2 高可用解决方案
（1）基于zookeeper的Standby Master：适用于生产模式；将 Spark 集群连接到Zookeeper，利用 Zookeeper提供的选举和状态保存的功能，一个 Master 处于 Active 状态，其他 Master 处于Standby状态；保证在ZK中的元数据主要是集群的信息，包括：Worker，Driver和Application以及Executors的信息；如果Active的Master挂掉了，通过选举产生新的 Active 的 Master，然后执行状态恢复，整个恢复过程可能需要1~2分钟。
（2）基于文件系统的单点恢复：主要用于开发或者测试环境。将Spark Application 和 Worker 的注册信息保存在文件中，一旦Master发生故障，就可以重新启动Master进程，将系统恢复到之前的状态。
2.5 集群模式–Yarn模式
需要启动的服务：hdfs服务、yarn服务需要关闭 Standalone 对应的服务(即集群中的Master、Worker进程)，一山不容二虎！
在Yarn模式中，Spark应用程序有两种运行模式：
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-cluster：Driver程序运行在由RM启动的 AppMaster中，适用于生产环境
