请详述spark核心执行流程,如何使用sparksubmit在客户端提交job后如何通过standalo
时间: 2024-03-22 13:37:25 浏览: 15
Spark的核心执行流程大致如下:
1. Spark Driver程序将Spark应用程序转换为DAG(有向无环图)并将任务提交给Cluster Manager。
2. Cluster Manager接收到任务后,为每个任务分配一个Executor。
3. 每个Executor启动一个JVM进程,并为应用程序的每个任务启动一个Task进程。
4. Task进程从数据源读取数据,并将数据存储在RDD(弹性分布式数据集)中。
5. Task进程执行转换和操作(如map、filter、reduce等),并将结果存储在RDD中。
6. RDD数据在各个Task进程之间传递,以便进行分布式计算。
7. 最终结果将返回给Driver程序。
使用spark-submit命令可以将Spark应用程序提交到集群进行执行。使用以下命令可以提交一个应用程序:
```
spark-submit --class <main-class> --master <master-url> <application-jar> [application-arguments]
```
其中,`<main-class>`指定应用程序的主类,`<master-url>`指定集群管理器的URL,`<application-jar>`指定应用程序的JAR文件路径,`[application-argument]`指定应用程序的参数。
在Spark集群中,可以使用Standalone模式作为Cluster Manager。如果使用Standalone模式,可以使用以下命令在客户端提交任务:
```
spark-submit --class <main-class> --master spark://<master-url>:<master-port> --deploy-mode client <application-jar> [application-arguments]
```
其中,`--deploy-mode client`表示在客户端模式下运行应用程序,`<master-url>`和`<master-port>`指定Standalone模式下Master节点的URL和端口号。
当任务提交后,可以通过查看Standalone模式下Master节点的Web UI或使用`spark-submit`命令的`--status`选项来查看任务的执行状态和日志信息。