Spark程序有那些进程组成() Master Driver Worker Executor
时间: 2024-04-15 08:25:31 浏览: 30
对的,Spark程序由以下几个进程组成:
1. Master:Spark程序的主节点,负责协调整个集群的资源分配和任务调度。
2. Driver:运行Spark应用程序的进程,负责将应用程序转化为任务,并与Master进行通信。
3. Worker:在集群中的工作节点上运行的进程,负责执行任务并将结果返回给Driver。
4. Executor:在Worker节点上启动的进程,负责执行具体的任务,每个应用程序都有自己的Executor。
相关问题
Spark程序有那些进程组成()
Spark程序由以下几个关键组件组成:
1. Driver:驱动器进程,运行Spark应用程序的主要进程。它负责定义应用程序的逻辑,并与集群管理器通信以获取资源和调度任务。
2. Executor:执行器进程,在集群中的工作节点上启动并执行任务。每个应用程序都有自己的Executor,它们负责处理具体的任务,并将结果返回给驱动器。
3. Cluster Manager:集群管理器,负责分配和管理集群中的资源。常见的集群管理器包括Standalone、YARN和Mesos。
4. Worker:工作节点,集群中的计算节点,负责执行任务。它们通过集群管理器注册自己的可用资源,并接收来自驱动器程序的任务。
请注意,Master一词在Spark中通常用于指代集群管理器或Standalone模式下的主节点,而不是一个独立的进程。
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。