Spark executor 和 spark任务 和 spark job 有什么区别或者联系

Spark executor、Spark任务和Spark job 三者之间是密切相关的，但是也有一些区别。

1. Spark executor：Spark executor 是 Spark 中具体执行任务的进程，每个 Executor 都运行在集群中的一个节点上，它负责具体的任务执行，包括从磁盘或网络中读取数据、计算数据、将计算结果写回磁盘或网络中等。

2. Spark任务：Spark 任务是指 Spark 应用程序中具体的一个计算单元，它是由一个或多个 Spark 操作组成的，Spark 任务的执行需要依赖于 Spark executor。

3. Spark job：Spark job 是由一个或多个 Spark 任务组成的逻辑单元，它是 Spark 应用程序的最小执行单元，它会被 Spark Driver 程序划分为多个 Stage，每个 Stage 中包含多个 Spark 任务。Spark job 的执行需要依赖于 Spark executor。

因此，可以将 Spark executor 看作是 Spark 任务的具体执行者，而 Spark 任务是 Spark job 的组成部分。一个 Spark job 可能包括多个 Spark 任务，这些任务会被分配到不同的 Spark executor 上执行。在 Spark 应用程序执行过程中，Spark Driver 程序会将 Spark job 划分为多个 Stage，并将 Stage 中的任务分配给不同的 Spark executor 执行，最终将执行结果汇总返回给 Driver 程序。

相关问题

spark on yarn JOB如何绑定executor主机

在使用Spark on YARN的环境中，可以通过设置spark.driver.host或spark.executor.extraJavaOptions来绑定executor主机。

具体做法如下：

1. 通过spark.driver.host来设置：

spark-submit --conf spark.driver.host=<executor-host-name> ...

2. 通过spark.executor.extraJavaOptions来设置：

spark-submit --conf spark.executor.extraJavaOptions=-Dspark.driver.host=<executor-host-name> ...

请注意，这两种方法需要管理员授予相应的权限才能正常工作。

3. Spark相关概念application、executor、task、job等

在Spark中，有一些重要的概念需要理解，包括：

1. Application：Spark程序的顶层容器，包含了一个Driver程序以及多个Executor节点。

2. Executor：在Worker节点上运行的进程，负责执行Spark任务，并将结果返回给Driver程序。一个Application可以由多个Executor组成。

3. Task：Spark任务的最小执行单元，由Executor节点执行。一个Job可以包含多个Task。

4. Job：一组相关任务的集合，被提交给Spark执行。通常一个Job对应一个Action操作。

5. Stage：一个Job可以被分解为多个Stage，每个Stage是一个任务的集合，这些任务可以并行执行，但必须在前一个Stage完成后才能开始执行。

6. RDD：弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据结构，可以分布在集群中的多个节点上进行并行计算。

这些概念相互关联，构成了Spark的执行模型。当一个Spark程序被提交到集群上执行时，Driver程序会将任务分割成多个阶段，每个阶段包含多个任务，这些任务会被分配给不同的Executor节点进行并行计算，最终将结果返回给Driver程序。