在spark里通过jps命令，看到的进程

在 Spark 和 Hadoop 生态系统中，通过jps命令看到的这些进程分别由不同的组件产生，并且具有各自特定的作用，以下是详细介绍：

• Worker
  • 产生命令：通常是在启动 Spark 集群的工作节点时，由./start-all.sh等相关命令启动。
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  • 作用：负责执行 Spark 作业中的任务。它会向 Master 注册，并根据 Master 的调度接收并处理任务，利用所在节点的资源（如 CPU、内存等）来运行具体的计算任务。
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• NodeManager
  • 产生命令：由 Hadoop YARN 的myhadoop start等命令启动。
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  • 作用：是 Hadoop YARN 中的节点代理，负责管理单个节点上的资源和应用程序容器。它监控节点的资源使用情况（如 CPU、内存、磁盘等），并向 ResourceManager 汇报，同时按照 ResourceManager 的指令启动、停止和管理容器，以运行各种应用程序任务。
• DataNode
  • 产生命令：通过 Hadoop 的myhadoop start等命令启动。
  • 作用：是 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）中的数据存储节点。它负责存储 HDFS 中的数据块，并根据客户端或 NameNode 的请求执行数据的读写操作。多个 DataNode 共同组成了 HDFS 的分布式存储系统，提供了数据的冗余存储和高可用性。
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• Master
  • 产生命令：一般通过

    ./start-all.sh

    等命令启动。
  • 作用：是 Spark 集群的主节点，负责管理整个集群的资源和任务调度。它接收来自客户端的作业提交请求，根据集群资源状况和作业的资源需求，将任务分配到各个 Worker 节点上执行，并监控集群中各个节点和任务的运行状态。
• NameNode
  • 产生命令：由

    myhadoop start

     等命令启动。
  • 作用：是 HDFS 的核心组件，负责管理文件系统的命名空间，维护文件系统树以及文件树中所有的文件和目录的元数据信息，包括文件的权限、副本数量、数据块的位置等。它并不存储实际的数据，而是为客户端提供文件系统的目录结构和数据块映射信息，以便客户端能够正确地访问数据。
• JobHistoryServer
  • 产生命令：通过myhadoop start等命令启动。
  • 作用：用于记录和查询 Spark 作业的历史信息。它收集并存储 Spark 作业的运行日志、任务执行情况、性能指标等数据，方便用户在作业运行完成后，通过 Web 界面或 API 来查看作业的详细执行过程和性能分析，有助于故障排查和性能优化。
• HistoryServer
  • 产生命令：在 Hadoop 生态中，通常由

     ./start-history-server.sh

    

    等命令启动（这里假设 Hadoop 相关环境变量已配置正确）。
  • 作用：主要用于存储和查询 MapReduce 作业的历史记录。与 Spark 的 JobHistoryServer 类似，它收集 MapReduce 作业的运行信息，包括作业的提交时间、执行时间、任务的运行状态、输入输出统计等，以便用户可以查看过去运行的 MapReduce 作业的详细信息，用于分析作业性能、调试问题以及进行容量规划等。
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需要注意的是，具体的启动命令可能会因不同的集群部署方式、版本以及配置而有所差异。在实际使用中，应根据具体的环境和部署文档来准确启动和管理这些进程。