spark2.0与spark3.0中的yarn模式差异

时间: 2024-04-02 17:30:22 浏览: 23
在Spark 2.0和Spark 3.0中,Yarn模式的一些差异如下所示[^1]: 1. Spark 2.0中的Yarn模式有两种选择:yarn-client和yarn-cluster。而在Spark 3.0中,yarn-client模式已被弃用,只保留了yarn-cluster模式。 2. 在Spark 2.0中,yarn-client模式是将Spark客户端直接连接到Yarn,不需要额外构建Spark集群。而在Spark 3.0中,只有yarn-cluster模式可用,需要通过提交Spark应用程序到Yarn集群来运行。 3. 在Spark 2.0中,yarn-client模式适用于交互式工作负载,因为它允许Spark应用程序直接与驱动程序进行交互。而在Spark 3.0中,由于只有yarn-cluster模式可用,交互式工作负载需要通过Spark的交互式会话(如Spark Shell或Spark SQL)来实现。 4. 在Spark 3.0中引入了动态分区修剪(Dynamic Partition Pruning)的新特性[^2]。这个特性可以在执行查询时根据查询条件动态地剪枝分区,从而提高查询性能。
相关问题

spark yarn模式中的master和worker

在 Spark YARN 模式下,Master 是 YARN ResourceManager,它负责管理整个集群中的资源分配和任务调度。Worker 是 YARN NodeManager,它在每个节点上运行,负责管理该节点上的资源,并执行由 Master 分配的任务。 当 Spark 应用程序提交到 YARN 集群时,Master 会向 YARN 提交一个应用程序,并请求资源来运行应用程序。YARN ResourceManager 对应用程序的资源请求进行分配,并将请求发送给各个 NodeManager。NodeManager 在自己所在的节点上启动 Spark Executor 进程,并分配一定数量的内存和 CPU 资源给该 Executor。Executor 会在 NodeManager 上运行 Spark 应用程序中的任务并将结果返回给 Driver。 因此,在 Spark YARN 模式下,Master 和 Worker 的角色与传统的 Spark Standalone 模式有所不同。Master 在这里作为 YARN ResourceManager,而 Worker 则是 YARN NodeManager。

sparkYarn模式

Spark Yarn模式是指在Spark框架中使用Yarn作为资源管理器的一种模式。在Spark Yarn模式下,Spark客户端直接连接Yarn,并且不需要额外构建Spark集群。有两种Spark Yarn模式可供选择,分别是yarn-client和yarn-cluster模式。 在yarn-client模式下,Spark驱动程序运行在客户端上,并且与Yarn资源管理器通信。这种模式适用于调试和交互式工作负载,但可能会受限于客户端机器的资源。 在yarn-cluster模式下,Spark驱动程序运行在Yarn集群中的一个节点上,并由Yarn资源管理器进行管理。这种模式适用于生产环境,可以更好地利用集群资源。 在配置Spark Yarn模式时,需要在Spark配置文件中指定Yarn历史服务器的地址,例如spark.yarn.historyServer.address=hadoop102:18080。这样可以在Spark应用程序运行后通过浏览器访问Yarn历史服务器页面来查看Spark应用程序的运行情况。 与standalone模式相比,Yarn模式不需要启动独立的Spark集群,而是将资源管理完全托管给Yarn的ResourceManager。因此,在Yarn模式下,无法直接访问Spark独立集群的页面,如http://master:8080。相反,所有的资源管理都由Yarn来处理。

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