在 Linux 集群上使用 PBS 运行 SPARK 应用程序的指南
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更新于2024-12-15
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资源摘要信息:"这篇文章主要介绍了如何在Linux集群上通过PBS批处理系统运行Spark应用程序,特别是通过一个名为spark-hpc的工具包。该工具包允许用户在使用simr后端的基础上,运行Spark 1.x版本以及可使用spark-class运行的Scala(Java)应用程序。文章详细介绍了如何设置开发环境,包括如何使用环境定义文件和参数set-dev-env.sh来加载所需的spark-hpc依赖项,如openmpi、jdk、maven3等。最后,文章还提供了如何使用$SPARKHPC_HOME/bin/sparkhpc-submit命令运行Spark-HPC开发版本的示例。"
知识点一:Spark基础
Apache Spark是一个开源的分布式计算系统,提供了一个快速且通用的计算引擎。它支持多种工作负载类型,如批处理、流处理、机器学习和图形处理。Spark的设计重点是处理速度,比Hadoop MapReduce快100倍以上。Spark应用程序通常在集群管理器(如Hadoop YARN,Apache Mesos或独立部署)上运行,Spark通过RDD(弹性分布式数据集)模型提供容错机制。
知识点二:PBS批处理系统
PBS(Portable Batch System)是一个开源的批处理系统,用于对计算资源进行调度和管理。它广泛应用于高性能计算(HPC)领域,能够有效地管理大规模的计算资源,并为用户提供队列和资源分配的机制。PBS通过队列调度作业,用户提交的作业会根据资源请求、优先级等因素被放入不同的队列中等待执行。
知识点三:Linux集群环境
Linux集群通常由多个Linux操作系统组成的计算机集合,通过高速网络连接在一起,以提供高性能的并行计算能力。Linux集群在科学计算、数据密集型处理等场景下非常流行,因其成本效益高、可扩展性强和开源特性。在Linux集群上部署Spark应用程序,可以利用集群的并行计算能力进行大数据处理和分析。
知识点四:simr后端
simr可能是一个与spark-hpc工具包相关的组件或库,但在文档中并没有提供其详细的介绍。通常来说,"后端"一词在软件开发中指为前端提供数据处理和业务逻辑支持的服务器端应用程序或服务。
知识点五:环境配置与依赖管理
在开发环境中设置正确的环境配置和依赖管理对于确保Spark应用程序顺利运行至关重要。环境定义文件(env)包含了所有必要的配置参数,确保软件包版本的一致性,例如JDK和Maven。maven3是Apache提供的一个项目管理和理解工具,它依赖于项目的POM文件(项目对象模型)来管理构建过程,包括依赖项的下载和配置。
知识点六:运行Spark-HPC的开发版本
在开发环境中配置完成后,可以使用$SPARKHPC_HOME/bin/sparkhpc-submit命令运行Spark-HPC的开发版本。这个命令是spark-hpc工具包提供的,用于提交Spark作业到PBS批处理系统。submit是一个典型的集群计算环境命令,负责把作业提交给集群管理器进行调度和执行。
知识点七:Shell脚本
Shell脚本是使用Shell命令语言编写的脚本程序,通常用于自动化执行一系列命令。set-dev-env.sh脚本被用来设置开发环境,是典型的Shell脚本应用。Shell脚本在Linux系统中非常重要,因为它们可以用来简化日常任务,如软件安装、环境设置和数据处理等。
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