大数据技术精要：Zookeeper、YARN与Spark解析

"大数据学习总结" 在大数据领域，掌握关键组件和技术是至关重要的。文档主要涵盖了几个关键的大数据处理框架，如Zookeeper、YARN、Spark以及Hadoop，这些都是构建高效大数据集群的基础。 Zookeeper在集群中扮演了关键角色，主要用于实现集群的主备切换，确保服务的高可用性。其节点数通常是奇数，以保证选举算法的稳定性。Zookeeper还设有两个主要端口，分别用于连接 Leader 节点和进行选举操作。 YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop 2.x引入的资源管理系统，它将原本Hadoop中的存储和计算功能分离，形成了独立的HDFS和YARN子集群。YARN的主要目标是提高集群的扩展性和资源利用率，它包含ResourceManager（主备架构）和NodeManager，ResourceManager负责全局资源调度，而NodeManager则与DataNode一起运行，管理单个节点的资源。 Spark作为快速计算引擎，不直接提供存储能力，但其Master节点负责整个集群的资源管理，而Slave节点则执行计算任务。Spark支持两种运行模式，即Spark Standalone和YARN。在YARN上运行时，Spark程序的调度可由Master或YARN决定，具体取决于程序的提交方式。YARN有两种调度模式：Yarn-cluster模式适合生产环境，而Yarn-client模式适用于交互式任务。 Spark的核心是弹性分布式数据集（RDD），它是不可变的数据集合，支持Transformation转换和Action动作。Transformation操作是惰性的，只有在触发Action动作时才会进行实际计算。这提高了效率，因为不必要的计算可以被避免。RDD还支持对目录、压缩文件和通配符的读取，便于处理大量数据。 Spark程序在Driver节点上序列化代码，并通过网络分发到Executor节点执行。Executor是Spark运行时的执行单元，它们在各个Worker节点上运行，处理RDD的分区。每个job对应一个Java线程，而RDD的操作可以进一步细分为多个stage，每个stage由一个或多个DAG（有向无环图）组成，表示了任务的执行流程。 这份学习总结强调了大数据组件的协同工作和优化策略，对于理解和操作大数据集群具有很高的参考价值。掌握这些知识有助于构建、管理和优化高效的大数据解决方案。