画出spark的运行架构图
时间: 2024-01-10 11:21:56 浏览: 81
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根据提供的引用内容,Spark的通信架构主要使用了Akka和Netty。Spark的运行架构图如下所示:
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+--+ +--+ +--+
| Driver | | Master | | Worker |
| | | | | |
| +--+ | | +--+ | | +--+ |
| | Executor | | | | Executor | | | | Executor | |
| +--+ | | +--+ | | +--+ |
| | | | | | | | |
| | | | | | | | |
| +---->| +---->| | |
| | | | | | |
+--+ +--+ +--+
```
在Spark的运行架构中,有三个主要的角色:Driver、Master和Worker。Driver是Spark应用程序的主节点,负责将任务分发给Executor并收集结果。Master是集群的管理节点,负责分配资源和调度任务。Worker是集群中的工作节点,负责执行任务。
Driver和Master之间使用RPC通信,Driver向Master申请资源并获取任务调度信息。Master和Worker之间也使用RPC通信,Worker会向Master上报自己的运行状态和资源情况。Executor和Driver之间也进行通信,Executor会向Driver汇报任务的运行结果。Worker之间也需要进行通信,例如任务之间需要互相拉取数据。
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