spark worker数由什么决定

Apache Spark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理框架。在Spark中，Worker节点是用来执行任务的工作节点。Spark集群中Worker的数量是由以下几个因素决定的：

1. 集群资源：Worker的数量通常依赖于可用的硬件资源，比如CPU核心数和内存大小。集群的总资源被划分为多个Worker，每个Worker会分配到一定数量的CPU核心和内存。

2. 应用程序需求：根据运行在Spark上的应用程序的需求来决定Worker数量。如果应用需要处理大量的并行任务，则可能需要更多的Worker来提供足够的计算资源。

3. 并行度：Spark作业的并行度（即任务的个数）也会影响到Worker的数量。如果任务的并行度很高，则可能需要增加Worker的数量以提高任务的并发执行能力。

4. 集群管理器：Spark可以运行在不同的集群管理器上，如Standalone模式、Mesos、Hadoop YARN或Kubernetes。不同管理器对于资源的分配和调度机制不同，这会影响到Worker的配置和数量。

5. 资源调度策略：集群管理器的资源调度策略也会影响Worker的数量。例如，在YARN上，可以通过配置资源队列来控制不同作业的资源分配，从而间接影响Worker的数量和资源分配。

6. 高可用性：如果需要保证Spark集群的高可用性，可能需要配置额外的Worker作为备份，以防主节点出现故障。

通常情况下，Spark的Worker数量是根据集群的硬件配置和预期的工作负载动态确定的。在一些集群管理器中，Worker的数量可以通过配置文件或者API进行设置。

相关问题

Hadoop spark 进程

### Hadoop 和 Spark 进程详解

#### Hadoop 主要进程

Hadoop 的架构依赖多个守护进程来实现其功能，主要包括以下几个核心组件：

- **NameNode**: 负责管理文件系统的命名空间和客户端对文件的访问。它维护着文件系统树及整棵树内所有的文件和文件夹的元数据[^3]。

- **DataNode**: 存储实际的数据块，默认情况下会根据 `dfs.replication` 参数设定副本数量，在集群中的不同节点上存储这些副本以提高可靠性和可用性。

- **ResourceManager**: YARN 架构下的资源调度器，负责整个系统的资源管理和分配工作。通过接收来自 ApplicationMaster 的请求来决定如何分发容器给应用程序使用。

- **NodeManager**: 协助 ResourceManager 完成任务执行环境准备等工作；监控本地节点上的资源消耗情况并向 RM 报告状态变化信息；启动/停止由 AM 提交过来的应用程序实例（Container）。

jps # 查看 Java 应用程序进程中是否有 NameNode, DataNode, ResourceManager 或 NodeManager 等服务运行

#### Spark 主要进程

Spark 生态系统同样涉及多种后台服务和支持工具，其中一些关键角色如下所示：

- **Driver Program (驱动程序)**: 用户编写的包含 main 函数的应用入口点，创建 SparkContext 来初始化与集群之间的连接，并定义逻辑操作流程[^2]。

- **Executor (执行者)**: 在 worker node 上运行的任务单元，负责加载缓存数据、执行具体计算任务并将结果返回给 driver program。每个 executor 可能会被分配多个 task 处理不同的 partition 数据集部分。

- **Cluster Manager (集群管理者)**: 如 Standalone mode 下自带简单的 cluster manager 或者集成外部管理系统像 Apache Mesos/YARN/Kubernetes 等，用于协调 workers 之间的工作负载平衡以及动态调整资源配额。

// 获取当前活跃 executors 列表
spark.sparkContext.statusTracker.getExecutorInfos.foreach(println)

对于 Windows 平台而言，如果遇到缺少特定二进制文件的问题，则可以从 GitHub 仓库下载适合版本的 winutils.exe 文件以便正常使用某些命令行工具[^4]。

sparkalone模式

### 配置和使用 Spark Standalone 模式

#### 解压安装包并设置环境变量
首先，需将下载好的Spark压缩包上传至目标服务器节点的指定路径下。例如，在`centos01`节点上放置于`/opt/softwares`目录内，并通过如下命令完成解压操作：

tar -zxvf spark-2.4.0-bin-hadoop2.7.tgz -C /opt/modules/

接着应创建软链接方便后续版本升级替换。

#### 复制配置文件模板
为了使Spark能够正常工作，需要复制一些默认配置文件作为基础设定的基础。具体来说就是把几个`.template`结尾的文件转换成实际使用的配置文件[^3]：

cp spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf
cp spark-env.sh.template spark-env.sh
cp workers template workers

这里特别需要注意的是`spark-defaults.conf`这个文件中的参数调整对于整个集群性能有着至关重要的影响。

#### 修改 `spark-defaults.conf`
编辑此文件可以定义一系列全局性的属性来控制应用程序的行为方式以及日志记录等功能特性。比如开启事件日志功能以便追踪作业进度等重要信息存储位置:

spark.eventLog.enabled true
spark.eventLog.dir hdfs://hadoop1:9000/spark_log

上述HDFS地址可以根据实际情况修改为其他分布式文件系统的URL或者本地磁盘路径；同时要确保所指明的日志保存地点确实存在并且具有足够的写入权限[^2]。

#### 调整 `workers` 文件内容
该文档列出了所有Worker节点主机名或IP地址列表，每行代表一台机器的信息。这一步骤决定了哪些计算资源会被纳入到当前部署环境中参与任务处理过程之中[^4]。

#### 启动服务
当所有的前期准备工作都完成后就可以依次启动Master与Workers组件了。通常情况下可以通过脚本来简化这一流程，也可以手动执行相应的Shell指令实现相同的效果。

最后提交应用测试运行状况时可采用下面的形式传递必要的选项给`spark-submit`工具来进行调度安排[^1]:

spark-submit \
    --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
    --master spark://master:7077 \
    --executor-memory 512m \
    --total-executor-cores 1 \
    spark-examples_2.12-3.1.3.jar \
    100

以上即完成了Spark standalone模式下的基本配置与简单运用介绍。