spark的三层技术架构为

Spark的三层技术架构包括应用程序、Spark Core和分布式存储系统。具体来说：

1. 应用程序层：包括Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX等库，提供了丰富的API，让用户可以方便地进行数据处理、机器学习、图计算等任务。

2. Spark Core层：是Spark的核心组件，包括Spark的任务调度、内存管理、分布式通信等基础功能。Spark Core提供了RDD（弹性分布式数据集）的概念，是Spark实现高性能计算的关键。

3. 分布式存储系统层：Spark可以运行在多种分布式存储系统之上，如Hadoop HDFS、Apache Cassandra和Amazon S3等。这些存储系统提供了高可靠性、高可扩展性、高吞吐量的数据存储服务，使得Spark可以处理海量数据。

相关问题

spark streaming的系统架构

Spark Streaming的系统架构包括以下组件：

1. 数据源：可以是Kafka、Flume、Twitter、HDFS等数据源。

2. 输入流：Spark Streaming将数据源中的数据划分为一系列的数据块，称为DStream（离散流），并将其作为输入流。

3. 处理引擎：Spark Streaming的处理引擎将DStream转换为RDD（弹性分布式数据集），并对其进行处理。

4. 输出流：处理后的数据可以输出到文件系统、数据库、Web服务等目的地。

5. 集群管理器：Spark Streaming可以在各种集群管理器上运行，如Apache Mesos、Hadoop YARN等。

6. 监控和管理：Spark Streaming提供了一些工具来监控和管理应用程序，如Spark Web UI、Spark监控器等。

总体来说，Spark Streaming的系统架构是基于Spark的分布式计算框架构建的，具有高可扩展性和高吞吐量的特点。

spark yarn-cluster架构

spark yarn-cluster架构指的是，使用Apache Spark框架在YARN集群上运行分布式计算的架构方式。YARN是Hadoop生态系统中的资源管理器，它可以管理多种不同的分布式计算框架，包括Spark。采用这种架构可以让Spark作为一个YARN客户端的身份，利用YARN来管理Spark程序的资源申请和任务的调度。这种架构可以较好地解决Spark在资源管理和任务调度方面的问题，使得Spark可以更好地运行在集群环境中，提高了系统的可伸缩性和可靠性。