spark on mesos
时间: 2023-10-17 15:58:50 浏览: 41
Apache Mesos是一个开源的集群管理器,可以管理多个计算机集群上的资源,并提供高效的资源分配和调度。Spark是一个基于内存的分布式计算框架,可以高效地处理大规模数据集。Spark on Mesos是将Spark框架部署在Mesos集群上的一种方式,可以让Spark更好地利用Mesos提供的资源调度和管理功能。通过Spark on Mesos,可以轻松地在Mesos集群上启动和管理Spark应用程序,并高效地利用集群资源。
相关问题
spark运行环境 *** local standalone worker 目录下有 SLAVE on yarn on mesos
好的,您的问题是Spark的运行环境。Spark支持以下四种运行环境:
1. Local:本地模式,所有的Spark组件都在单个进程中运行。
2. Standalone:Spark独立模式,Master节点和Worker节点都在同一集群中,可以通过Spark自带的Web UI进行管理。
3. YARN:基于Hadoop YARN资源管理框架的模式,可以将Spark作为YARN的应用程序运行在Hadoop集群中。
4. Mesos:基于Mesos资源管理框架的模式,可以将Spark作为Mesos的应用程序运行在Mesos集群中。
在Spark的安装目录下,可以找到bin目录,其中包含了启动Spark应用程序的脚本。在standalone模式下,可以在$SPARK_HOME/sbin目录下找到启动Master和Worker的脚本;在YARN和Mesos模式下,可以在$SPARK_HOME/bin目录下找到启动应用程序的脚本。
hive on spark 配置原理
在Hive on Spark模式下,Hive使用Spark作为计算引擎来执行查询。它的配置原理如下:
1. 首先,需要在Hive中启用Spark支持。可以通过设置hive.execution.engine为spark来启用。
2. 接下来,需要在Hive中配置Spark相关的参数,包括Spark的master地址、Spark的executor内存大小、Spark的executor个数等。这些参数可以通过在Hive中设置对应的配置属性来进行配置。
3. 然后,需要在Hive中创建一个SparkSession,以便Hive可以使用它来执行Spark任务。SparkSession是Spark 2.x中用于创建DataFrame和DataSet的入口点。在Hive中创建SparkSession的方式是通过设置hive.spark.session.*属性,其中*代表SparkSession的相关属性。
4. 同时,为了更好地利用Spark的资源管理能力,需要在Spark集群中配置好资源管理器,如YARN、Mesos或Standalone等。在Hive on Spark模式下,Hive将使用Spark集群中的资源管理器来管理Spark任务的资源分配和调度。
综上所述,Hive on Spark的配置原理是通过在Hive中启用Spark支持,配置Spark相关参数和创建SparkSession,并在Spark集群中配置好资源管理器来实现的。