Spark Standalone集群部署与工作流程详解

Spark standalone分布式集群是一种流行的运行模式，用于在多台机器上分布式地执行Spark应用程序。这种模式允许用户在没有预定义的集群管理器（如YARN或Mesos）的情况下，自行管理和启动Spark集群。以下是关于Spark standalone部署配置和运行的关键知识点： 1. Standalone架构: Spark standalone模式基于一个Master节点和Worker节点的架构。Master节点负责任务调度和协调，而Worker节点则负责执行实际的计算任务。用户可以通过手工指定slaves列表，将Worker节点添加到集群中。 2. 配置步骤: - 手动启动集群: 在master节点上，通过`sbin/start-all.sh`脚本来启动所有服务。 - 配置文件: - `slaves`文件用于指定Worker节点的地址。 - `spark-defaults.conf`存储Spark作业的默认配置。 - `spark-env.sh`包含了Spark的环境变量设置。 - WebUI访问: 集群启动后，可以通过`http://master-ip:8080/`访问Spark的Web用户界面（默认端口为8080，可自定义）。 3. Job提交与运行: 用户可以使用`bin/spark-submit`命令提交Spark作业，例如： ``` ./bin/spark-submit --master spark://client:7077 --class org.apache.spark.examples.SparkPi spark-examples-1.6.1-hadoop2.6.0.jar ``` 这里`--master`选项指定了集群的URL，`--class`指定要运行的主类。 4. High Availability (HA): Spark standalone提供了高可用性选项，包括： - Zookeeper Standby Masters: 使用Zookeeper来监控和切换Master节点，确保即使主节点故障，也能快速恢复。 - Single-Node Recovery with Local FileSystem: 单节点故障时，可以通过本地文件系统实现任务的自动恢复。 5. Spark工作流程: SparkContext是程序的入口点。在初始化时，它创建了两个主要的调度模块：DAGScheduler和TaskScheduler。DAGScheduler负责作业的高级调度，将任务划分为依赖关系明确的阶段，并考虑数据的本地性；TaskScheduler负责调度具体的任务到Worker节点执行。 总结来说，Spark standalone分布式集群的搭建涉及配置文件的管理、集群的启动和停止，以及通过命令行工具进行作业的提交和监控。了解并掌握这些配置和操作流程，是使用Spark进行大规模分布式计算的基础。同时，理解Spark的工作流程，有助于优化性能和解决常见的故障恢复问题。