Spark部署模式

目录

部署模式概述

[1. Local Mode](#1. Local Mode)

[2. Standalone Mode](#2. Standalone Mode)

[3. YARN Mode](#3. YARN Mode)

[4. Mesos Mode](#4. Mesos Mode)

[5. Kubernetes Mode](#5. Kubernetes Mode)

部署模式选择


部署模式概述

Apache Spark支持多种部署模式,这些模式决定了如何在集群上启动和运行你的Spark应用程序。以下是Spark支持的主要部署模式:

1. Local Mode

  • 描述: 在单个机器上运行Spark。这种模式通常用于开发和测试。
  • Master URL : locallocal[*]local[N],其中*表示使用所有可用的核心,N表示使用特定数量的核心。

2. Standalone Mode

  • 描述: 在Spark自带的简易集群管理器上运行。适合于简单的集群部署。
  • Master URL : spark://HOST:PORT,其中HOST是集群Master节点的主机名,PORT是运行Master服务的端口,默认为7077

3. YARN Mode

  • 描述 : 在Hadoop YARN上运行,YARN负责资源分配调度
  • Master URL : yarn
  • 部署模式 : client(客户端模式)和cluster(集群模式)。
    • client模式下,Driver运行在提交应用程序的机器上。
    • cluster模式下,Driver运行在集群中的一个节点上。

4. Mesos Mode

  • 描述: 在Apache Mesos集群上运行。
  • Master URL : mesos://HOST:PORTzk://ZOOKEEPER_URL(使用ZooKeeper时)。
  • 部署模式 : clientcluster

5. Kubernetes Mode

  • 描述: 在Kubernetes集群上运行,使用Kubernetes作为资源管理器。
  • Master URL : k8s://https://HOST:PORT
  • 部署模式 : clientcluster

部署模式选择

选择部署模式时,需考虑以下因素:

  • 资源管理器: 你的集群使用的资源管理器(如YARN, Mesos, Kubernetes)。
  • 集群大小和复杂性: 对于小型和简单的集群,可能更适合使用Standalone模式。对于大型和复杂的集群,则可能需要YARN或Kubernetes。
  • 与现有系统的集成: 如果已经在使用Hadoop生态系统,YARN模式可能是一个自然的选择。如果使用容器化部署,Kubernetes可能更合适。
  • 应用程序的需求: 某些模式可能提供特定的功能或优化,这些可能更适合你的应用程序需求。

根据你的具体需求和环境,选择最适合你的Spark应用程序的部署模式。

相关推荐
阿里云大数据AI技术16 分钟前
StarRocks 助力数禾科技构建实时数仓:从数据孤岛到智能决策
大数据
Lx3525 小时前
Hadoop数据处理优化:减少Shuffle阶段的性能损耗
大数据·hadoop
努力的小郑8 小时前
从一次分表实践谈起:我们真的需要复杂的分布式ID吗?
分布式·后端·面试
武子康9 小时前
大数据-99 Spark Streaming 数据源全面总结:原理、应用 文件流、Socket、RDD队列流
大数据·后端·spark
AAA修煤气灶刘哥21 小时前
别让Redis「歪脖子」!一次搞定数据倾斜与请求倾斜的捉妖记
redis·分布式·后端
阿里云大数据AI技术1 天前
大数据公有云市场第一,阿里云占比47%!
大数据
Lx3521 天前
Hadoop容错机制深度解析:保障作业稳定运行
大数据·hadoop
Aomnitrix1 天前
知识管理新范式——cpolar+Wiki.js打造企业级分布式知识库
开发语言·javascript·分布式
程序消消乐1 天前
Kafka 入门指南:从 0 到 1 构建你的 Kafka 知识基础入门体系
分布式·kafka