spark standalone 和yarn区别
时间: 2023-05-04 22:01:40 浏览: 148
b'spark standalone和yarn是两种不同的集群管理工具。Spark standalone是专门为Spark设计的集群管理工具,而yarn是一个通用的集群管理工具,可以管理多种不同类型的应用程序。两者的差异包括资源管理、调度策略、应用程序管理等方面。使用哪种平台取决于具体的需求和应用场景。'
相关问题
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。
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。