spark yarn模式中的master和worker
时间: 2024-04-01 18:24:50 浏览: 17
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。
相关问题
YARn启动spark
启动 Spark 的方式取决于你的 Spark 安装方式和你的操作系统。以下是一些常见的启动 Spark 的方式:
1. 使用 Spark Shell 启动:
在命令行中输入 `spark-shell`,等待 Spark Shell 启动即可。
2. 使用 pyspark 启动:
在命令行中输入 `pyspark`,等待 PySpark 启动即可。
3. 使用 spark-submit 启动:
在命令行中输入 `spark-submit <your-spark-app>.py`,其中 `<your-spark-app>.py` 是你要运行的 Spark 应用程序的名称。
4. 使用 Spark Standalone 启动:
在命令行中输入以下命令来启动 Spark Standalone 集群:
```
./sbin/start-master.sh
./sbin/start-slaves.sh
```
这将启动一个 Spark Master 节点和一个或多个 Spark Worker 节点。
5. 使用 YARN 启动:
在命令行中输入以下命令来启动 Spark on YARN:
```
./bin/spark-submit --class <your-class> --master yarn --deploy-mode cluster <your-spark-app>.jar
```
其中,`<your-class>` 是你要运行的 Spark 应用程序的主类名,`<your-spark-app>.jar` 是你要运行的 Spark 应用程序的 JAR 包名称。
spark standalone模式
Spark Standalone 模式是一种 Apache Spark 的部署模式,它是 Spark 自带的一种部署方式。在这种模式下,Spark 的各个组件(如 Driver、Executor)都运行在同一个集群中,且由 Spark 自己的资源管理器进行资源的分配和调度。
在 Standalone 模式中,用户需要手动启动和管理 Spark 集群中的各个组件。用户可以使用 Spark 提供的脚本来启动集群中的 Master 和 Worker 节点,也可以通过编写代码来启动 Driver 和 Executor。此外,用户还可以通过 Spark Web UI 来监控集群中的任务运行情况,以及查看集群的资源使用情况。
需要注意的是,Spark Standalone 模式只适用于单一的 Spark 应用程序,无法支持多个应用程序同时运行。如果需要支持多个应用程序同时运行,可以考虑使用其他的部署模式,比如 Spark on YARN 或者 Spark on Mesos。