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Spark中Standalone模式下Spark應用的整個啟動過程是怎樣的

發布時間:2021-12-16 21:45:08 來源:億速云 閱讀:288 作者:柒染 欄目:大數據

Spark中Standalone模式下Spark應用的整個啟動過程是怎樣的

Apache Spark是一個快速、通用的集群計算系統,廣泛應用于大數據處理。在Spark的多種部署模式中,Standalone模式是最簡單的一種,它不依賴于任何外部的集群管理器(如YARN或Mesos),而是使用Spark自帶的集群管理器來管理資源。本文將詳細探討在Standalone模式下,Spark應用的整個啟動過程。

1. 環境準備

在啟動Spark應用之前,首先需要確保所有節點的環境已經正確配置。這包括:

  • Java環境:Spark依賴于Java,因此需要確保所有節點上安裝了適當版本的JDK。
  • Spark安裝:在所有節點上安裝相同版本的Spark,并確保SPARK_HOME環境變量已正確設置。
  • SSH無密碼登錄:為了在集群節點之間進行無密碼SSH登錄,需要在主節點和所有工作節點之間配置SSH密鑰。

2. 啟動Master節點

Standalone模式的核心是Master節點,它負責管理整個集群的資源。啟動Master節點的命令如下:

$SPARK_HOME/sbin/start-master.sh

啟動后,Master節點會綁定到一個特定的IP地址和端口(默認是7077),并開始監聽來自工作節點和客戶端的連接??梢酝ㄟ^訪問http://<master-ip>:8080來查看Master節點的Web UI,這里會顯示集群的狀態、工作節點的信息等。

3. 啟動Worker節點

在Master節點啟動后,接下來需要啟動Worker節點。Worker節點是實際執行任務的節點,它們會向Master節點注冊自己,并等待任務分配。啟動Worker節點的命令如下:

$SPARK_HOME/sbin/start-worker.sh spark://<master-ip>:7077

其中,<master-ip>是Master節點的IP地址。啟動后,Worker節點會連接到Master節點,并在Master的Web UI中顯示為“ALIVE”狀態。

4. 提交Spark應用

在Master和Worker節點都啟動后,就可以提交Spark應用了。Spark應用通常是一個包含業務邏輯的JAR包,可以通過spark-submit腳本來提交。提交命令的基本格式如下:

$SPARK_HOME/bin/spark-submit \
  --class <main-class> \
  --master spark://<master-ip>:7077 \
  --deploy-mode cluster \
  --supervise \
  --executor-memory 2G \
  --total-executor-cores 4 \
  /path/to/your-app.jar \
  [application-arguments]

4.1 參數解析

  • --class:指定包含main方法的類。
  • --master:指定Master節點的URL。
  • --deploy-mode:指定部署模式,cluster表示在集群中運行,client表示在客戶端運行。
  • --supervise:如果應用失敗,自動重啟。
  • --executor-memory:指定每個Executor的內存大小。
  • --total-executor-cores:指定整個應用使用的CPU核心數。
  • /path/to/your-app.jar:應用的JAR包路徑。
  • [application-arguments]:傳遞給應用的參數。

4.2 提交過程

  1. 客戶端提交spark-submit腳本會將應用提交到Master節點。Master節點會檢查資源情況,并決定在哪些Worker節點上啟動Executor。
  2. 啟動Driver:如果--deploy-modecluster,Master節點會在某個Worker節點上啟動Driver進程。Driver進程負責調度任務并與Executor通信。
  3. 啟動Executor:Master節點會通知選定的Worker節點啟動Executor進程。Executor進程負責執行具體的任務。
  4. 任務調度:Driver進程將任務分配給各個Executor,并監控任務的執行情況。

5. 應用執行

一旦應用提交成功,Driver進程會開始調度任務。任務的執行過程如下:

  1. 任務劃分:Driver進程將應用劃分為多個Stage,每個Stage包含多個Task。
  2. 任務分配:Driver進程將Task分配給各個Executor。
  3. 任務執行:Executor執行Task,并將結果返回給Driver。
  4. 結果匯總:Driver進程匯總所有Task的結果,并生成最終輸出。

6. 應用結束

當所有Task執行完畢,應用進入結束階段:

  1. 資源釋放:Driver進程通知Master節點釋放所有Executor資源。
  2. 日志收集:Driver進程收集所有Executor的日志,并將其保存到指定的位置。
  3. 應用狀態更新:Master節點更新應用的狀態為“FINISHED”,并在Web UI中顯示應用的執行結果。

7. 集群關閉

當所有應用執行完畢后,可以關閉集群。關閉集群的命令如下:

$SPARK_HOME/sbin/stop-worker.sh
$SPARK_HOME/sbin/stop-master.sh

關閉Worker節點和Master節點后,集群資源將被釋放,所有進程終止。

8. 總結

在Standalone模式下,Spark應用的啟動過程涉及多個步驟,包括環境準備、Master節點啟動、Worker節點啟動、應用提交、任務調度與執行、應用結束以及集群關閉。每個步驟都至關重要,確保Spark應用能夠順利運行并高效利用集群資源。

通過理解Spark在Standalone模式下的啟動過程,用戶可以更好地管理和優化Spark集群,從而提高大數據處理的效率和可靠性。

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