Spark 2.2.2安装及组件详解

Spark 是一个强大的分布式计算框架，主要用于大数据处理和机器学习任务。本文档介绍了Spark 2.2.2 的安装流程，重点讨论了Spark 中的关键组件和它们的作用。 首先，集群管理器（ClusterManager）是Spark中的核心组件。在Standalone模式下，它作为主节点Master，负责整个集群的协调和监控，包括Worker节点的管理。在YARN模式下，ClusterManager则转变为资源管理器，与YARN服务交互以分配资源。Worker节点是Spark的执行者，它们在Standalone模式中负责启动Executor，在YARN模式中称为NodeManager，负责执行实际的计算任务。 Driver是应用程序的主要入口点，运行main()函数并创建SparkContext，它是整个应用程序的上下文，控制着应用的生命周期。RDD（Resilient Distributed Datasets）是Spark的核心计算单元，是一组持久化的、容错的数据集，可以执行各种转换操作但不立即执行，直到遇到Action操作才会触发计算。 DAG Scheduler负责将Spark作业分解成多个Stage，每个Stage根据RDD分区数量决定Task的数量。TaskScheduler负责将这些Task分发给Executor执行，通过多个Task实现并行化处理。Stage是作业中的一个逻辑阶段，由多个Task组成，它们协同工作以完成特定的计算任务。 Transformations是Spark提供的一系列懒惰操作，如map、filter、groupBy和join等，它们只是改变RDD的表示形式，不会立即执行。而Actions操作如count、collect、save等则会触发计算，返回结果或保存数据到存储系统。 SparkEnv是Spark运行时的线程级别上下文，它包含了重要的组件引用，如MapOutputTracker、BroadcastManager（用于广播变量管理）、BlockManager（负责数据块存储和查找）、MetricsSystem（监控性能指标）以及SparkConf（存储配置信息）。 在安装过程中，需要先安装Scala，比如通过`tar`命令解压Scala安装包，并设置环境变量指向安装目录。然后，设置Spark的安装路径，并确保环境变量包含Spark的bin和sbin目录。启动Spark可以通过`spark-shell`命令，并在Scala环境中执行一些Spark操作，如文本文件的处理和聚合。 最后，配置`spark-env.sh`文件以指定Java、Scala、Spark Master、Worker的相关参数，包括Spark Master的IP、端口、Worker的核数、实例数、内存以及与Hadoop的配置。在Slaves文件中，列出参与工作的worker节点，通常通过scp命令将配置复制到这些节点上。 总结来说，Spark 2.2.2的安装流程涉及环境配置、组件理解以及集群管理，理解这些概念对于成功部署和使用Spark至关重要。