spark 集群资源管理器
时间: 2023-11-22 15:48:51 浏览: 37
Spark支持三种集群管理器:Spark独立集群管理器(Standalone)、Apache Mesos和Hadoop YARN。其中,Spark独立集群管理器是一种简单的Spark集群管理器,很容易建立集群,基于Spark自己的Master-Worker集群。Apache Mesos是一种能够运行Hadoop MapReduce和服务应用的集群管理器。Hadoop YARN是一种可以和Hadoop集成的集群管理器,利用Yarn进行资源调度。
如果在集群中仅有Spark程序,那么可以使用Spark独立的集群管理器。如果有其他的MapReduce程序,那么需要使用YARN或者Mesos管理器。其中基于YARN有两种提交模式,一种是基于YARN的yarn-cluster模式,一种是基于YARN的yarn-client模式。
以下是Spark独立集群模式的安装步骤:
1.下载Spark二进制包并解压缩到目标目录下。
2.配置环境变量,将Spark的bin目录添加到PATH中。
3.在Spark的conf目录下,将spark-env.sh.template文件复制一份并重命名为spark-env.sh。
4.编辑spark-env.sh文件,设置SPARK_MASTER_HOST和SPARK_WORKER_MEMORY等参数。
5.启动Spark集群,可以使用sbin/start-all.sh脚本启动Master和Worker节点。
6.在浏览器中访问http://localhost:8080,可以查看Spark集群的状态和运行情况。
相关问题
spark集群部署模式
Spark集群可以部署在以下几种模式中:
1. Local Mode:本地模式是一个单机模式,适合于开发和测试小规模的Spark程序。
2. Standalone Mode:独立模式是最常用的部署模式,其中Spark集群由Spark自身的管理器管理。
3. Apache Mesos Mode:Apache Mesos是一个分布式的资源管理器,可以管理多个计算框架的资源。
4. Hadoop YARN Mode:Hadoop YARN是Hadoop生态系统的一部分,它提供了一种资源管理器来管理计算资源。
5. Kubernetes Mode:Kubernetes是一个流行的容器编排系统,可以管理分布式应用程序的部署和扩展。
以上这些模式可以根据实际需求进行选择,以满足不同规模和复杂度的计算需求。
k8s搭建spark集群
Kubernetes(k8s)是一种用于部署、扩展和管理容器化应用程序的开源平台。通过将Kubernetes与Spark结合使用,可以实现在分布式环境下运行的可扩展高性能计算集群。
搭建Spark集群需要以下步骤:
1. 创建Kubernetes集群:在云平台或本地安装Kubernetes集群,并确保对它的访问权限。
2. 安装Hadoop和Spark:为了搭建Spark集群,需要先安装Hadoop和Spark环境。可以通过Kubernetes的资源定义来定义Hadoop和Spark的Pods,并将它们部署到Kubernetes集群中。
3. 配置HDFS和YARN:将HDFS和YARN配置到集群中,以使Spark可以轻松访问HDFS存储并在YARN上运行作业。
4. 创建Spark Master和Worker:在Kubernetes上创建Spark Master和Worker Pod,并使用Spark-submit命令将作业提交到Spark Master。
5. 安装Spark UI:安装Spark UI以便用户可以监视Spark集群及其作业的运行情况。
总的来说,通过将Kubernetes与Spark结合使用,我们可以轻松地管理一个高效稳定的集群。使用Kubernetes的动态容器管理、自动伸缩和负载均衡特性,可以更好地管理Spark集群的资源和作业,从而提高Spark集群的性能和可靠性。