Spark---基于Standalone模式提交任务

Standalone模式两种提交任务方式

一、Standalone-client提交任务方式

1**、提交命令**

./spark-submit --master spark://mynode1:7077  
--class org.apache.spark.examples.SparkPi ../examples/jars/spark-examples_2.11-2.3.1.jar 100

或者

./spark-submit --master spark://mynode1:7077 
--deploy-mode client  
--class org.apache.spark.examples.SparkPi ../examples/jars/spark-examples_2.11-2.3.1.jar 100

2、执行原理图解

**1）、**执行流程

1、client模式提交任务后，会在客户端启动Driver进程。

2、Driver会向Master申请启动Application启动的资源

3、Master收到请求之后会在对应的Worker节点上启动Executor

4、Executor启动之后，会注册给Driver端，Driver掌握一批计算资源

5、Driver端将task发送到worker端执行。worker将task执行结果返回到Driver端。

2）、总结

client模式适用于测试调试程序。Driver进程是在客户端启动的，这里的客户端就是指提交应用程序的当前节点。在Driver端可以看到task执行的情况。生产环境下不能使用client模式，是因为：假设要提交100个application到集群运行，Driver每次都会在client端启动，那么就会导致客户端100次网卡流量暴增的问题。client模式适用于程序测试，不适用于生产环境，在客户端可以看到task的执行和结果

二、Standalone-cluster提交任务方式

1、提交命令

./spark-submit --master spark://mynode1:7077 
--deploy-mode cluster
--class org.apache.spark.examples.SparkPi ../examples/jars/spark-examples_2.11-2.3.1.jar 100

2、执行原理图解

1）、执行流程

1、cluster模式提交应用程序后，会向Master请求启动Driver

2、Master接受请求，随机在集群一台节点启动Driver进程

3、Driver启动后为当前的应用程序申请资源

4、Driver端发送task到worker节点上执行

5、worker将执行情况和执行结果返回给Driver端

2）、总结

Driver进程是在集群某一台Worker上启动的，在客户端是无法查看task的执行情况的。假设要提交100个application到集群运行,每次Driver会随机在集群中某一台Worker上启动，那么这100次网卡流量暴增的问题就散布在集群上。

• 总结Standalone两种方式提交任务，Driver与集群的通信包括：

1. Driver负责应用程序资源的申请

2. 任务的分发。

3. 结果的回收。

4. 监控task执行情况。