介绍一下spark和Yarn
时间: 2023-07-05 10:07:28 浏览: 46
Spark是一个基于内存的分布式计算系统,它提供了统一的API来进行数据处理,包括批处理、流处理和机器学习等。Spark的核心是RDD(Resilient Distributed Datasets),它是一个分布式的内存数据结构,可以在集群中进行高效的数据处理。同时,Spark还支持基于DataFrame和Dataset的高级API,可以更加方便地进行数据处理。
Yarn是Hadoop生态系统中的一个资源管理器,它负责管理集群中的资源,包括CPU、内存和磁盘等。Yarn提供了一个统一的资源分配和管理框架,可以为各种类型的应用程序分配资源,包括MapReduce、Spark等。Yarn的设计理念是将资源管理和应用程序执行分开,这样可以更加灵活地管理资源,同时也可以提高集群的利用率。
相关问题
spark on yarn的介绍
Spark on YARN 是一种在 Hadoop YARN 上运行 Apache Spark 的方式,它允许用户在 Hadoop 集群上运行 Spark 应用程序,同时利用 Hadoop 的资源管理和调度功能。通过 Spark on YARN,用户可以更好地利用集群资源,提高应用程序的性能和可靠性。
spark on yarn
Spark on YARN是一种常用的Spark运行模式,它可以在Hadoop YARN集群上运行。Spark on YARN支持两种提交任务的方式,即YARN client模式和YARN cluster模式。在YARN client模式下,Spark驱动程序运行在客户端上,而在YARN cluster模式下,Spark驱动程序运行在YARN集群上。
在使用Spark on YARN时,可以使用以下命令提交作业:
```
./spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --class org.apache.spark.examples.SparkPi ../lib/spark-examples-xx.jar 100
```
这个命令将以YARN cluster模式提交一个Spark作业,其中`--master yarn`表示使用YARN作为Spark的主节点,`--deploy-mode cluster`表示以集群模式运行作业,`--class org.apache.spark.examples.SparkPi`指定了作业的入口类,`../lib/spark-examples-xx.jar`是作业的jar包路径,`100`是作业的参数。
另外,还可以使用以下命令以YARN client模式提交作业:
```
./spark-submit --master yarn-client --class org.apache.spark.examples.SparkPi ../lib/spark-examples-xx.jar 100
```
这个命令将以YARN client模式提交一个Spark作业,其中`--master yarn-client`表示使用YARN作为Spark的主节点,并将驱动程序运行在客户端上。
通过以上命令,可以在Spark on YARN上成功提交和运行Spark作业。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Spark on Yarn详解](https://blog.csdn.net/WuBoooo/article/details/109479311)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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