spark的submit提交流程
时间: 2023-11-22 09:40:38 浏览: 48
1. 开发者使用 Spark 提供的命令行工具或 API 将应用程序打包成 JAR 文件。
2. 开发者使用 Spark 提供的命令行工具或 API 将 JAR 文件提交给 Spark 集群。
3. Spark 集群接收到应用程序的 JAR 文件后,会启动一个 Driver Program(Driver Program 是一个运行在集群的某个节点上的主程序)。
4. Driver Program 会向 Spark 集群请求资源(CPU、内存等),Spark 集群会根据资源管理器(如 YARN、Mesos 等)进行资源分配。
5. 分配完成后,Spark 集群会启动多个 Executor 进程,每个 Executor 进程运行在一个集群节点上,用来执行应用程序的任务。
6. Driver Program 将应用程序的任务分发给多个 Executor 进程执行,每个 Executor 进程会将结果返回给 Driver Program。
7. Driver Program 将多个 Executor 进程的结果进行汇总并输出结果。
8. 应用程序执行完成后,Spark 集群会释放资源。
相关问题
spark 任务提交运行流程
Spark 任务的提交和运行流程分为以下几个步骤:
1. 编写 Spark 应用程序,并将其打包成 JAR 文件。
2. 启动 Spark 集群管理器(例如 YARN 或 Mesos)。
3. 将应用程序 JAR 文件提交到集群管理器。这可以通过命令行工具(例如 spark-submit)或集成开发环境(IDE)中的插件来完成。
4. 集群管理器将应用程序 JAR 文件分发到集群中的各个节点。
5. 应用程序启动后,Spark 集群管理器将为其分配资源(例如 CPU、内存、磁盘)。
6. 应用程序按照编写的逻辑执行,使用 Spark API 从数据源中读取数据,对数据进行转换和操作,最后将结果写回到数据源或其他存储介质中。
7. 应用程序执行完毕后,集群管理器将释放资源,并将应用程序的执行结果返回给提交者(例如将结果写入 HDFS 或数据库中)。
总的来说,Spark 任务提交和运行流程比较简单,但需要注意的是,调试和优化 Spark 应用程序可能会比较复杂,需要对 Spark 的调度、数据分区、缓存等机制有一定的了解和实践经验。
Spark任务提交全流程
Spark任务提交的全流程包括以下步骤:
1. 编写Spark应用程序代码。
2. 打包应用程序代码,并将其上传到HDFS或本地文件系统。
3. 使用spark-submit命令来提交应用程序。其中,需要指定应用程序的jar包路径、主类名、应用程序使用的资源等信息。
4. Spark Driver程序启动后,会向Cluster Manager申请资源。Cluster Manager会根据当前可用的资源情况向Driver程序分配Executor或Driver Node节点。
5. Driver程序将需要执行的任务划分成多个Stage,并为每个Stage创建一个TaskScheduler,该TaskScheduler会将Task分配给已分配的Executor节点。
6. Executor节点接收到Task后,首先会从BlockManager中读取依赖的数据,并将结果缓存在本地内存或磁盘中。
7. Executor节点完成Task后,将结果写回到BlockManager,供下一个Stage使用。
8. 当所有Task执行完成后,Spark Driver程序会将计算结果写回到HDFS或本地文件系统。
总的来说,Spark任务提交的全流程包括应用程序编写、打包、提交、资源申请、任务划分、Task调度、数据存取和结果输出等多个步骤。
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