电话做网站的推广网站推广该怎么做
Spark支持多种集群部署模式，主要分为以下三类：
| 部署模式 | 特点 | 适用场景 | 资源管理 | 依赖 |
|---|---|---|---|---|
| Local模式 | 单机运行，所有进程（Driver、Executor）在同一个JVM中 | 开发调试、小规模数据测试 | 无集群资源管理，仅本地线程模拟 | 无需外部集群，仅需Spark安装包 |
| Standalone模式 | Spark自带的轻量级集群管理器，支持分布式资源调度 | 中小规模集群，需独立管理资源 | Standalone Master/Worker节点管理资源 | 依赖Spark自带的集群管理组件 |
| 集群管理模式 | 集成外部集群管理器（如YARN、Mesos、Kubernetes） | 企业级生产环境，与现有集群系统整合 | 由外部集群管理器（如YARN）分配资源 | 需部署外部集群（如Hadoop YARN、K8s） |
核心区别
-
资源管理方式
-
Local：无资源管理，仅本地线程。
-
Standalone：Spark自带的Master/Worker资源调度。
-
集群模式：依赖外部集群管理器（如YARN的ResourceManager）。
-
-
扩展性
-
Local：仅单机，无法扩展。
-
Standalone：支持多节点，但资源调度能力较弱。
-
集群模式：高扩展性，适合大规模集群（如YARN支持千级节点）。
-
-
生产适用性
-
Local：仅限开发测试。
-
Standalone：适合中小规模生产环境。
-
集群模式：企业级生产首选（如与Hadoop生态集成）。
-
Spark集群模式运行时架构
在集群模式下（以YARN为例），Spark的运行时架构包含以下核心组件：
1. 核心角色
-
Driver
-
运行用户编写的
main()函数，负责：-
解析代码生成DAG（有向无环图）。
-
将DAG拆分为Task，分发给Executor。
-
监控任务执行状态。
-
-
两种部署模式：
-
Client模式：Driver运行在提交任务的客户端机器上。
-
Cluster模式：Driver运行在集群的某个节点（由YARN管理）。
-
-
-
Executor
-
在Worker节点上启动的JVM进程，负责：
-
执行Driver分配的Task（如Map、Reduce操作）。
-
缓存数据（通过内存或磁盘）。
-
-
每个Executor可并行运行多个Task（由
spark.executor.cores配置）。
-
-
Cluster Manager
-
外部集群管理器（如YARN ResourceManager、K8s Master）：
-
分配集群资源（CPU、内存）。
-
启动Driver和Executor。
-
-
2. 运行时流程（以YARN Cluster模式为例）
-
提交任务
-
用户通过
spark-submit提交任务到YARN ResourceManager。 -
ResourceManager分配Container启动ApplicationMaster（Driver）。
-
-
资源申请
-
Driver向ResourceManager申请Executor资源。
-
ResourceManager通知NodeManager启动Executor容器。
-
-
任务执行
-
Driver将Task分发到Executor。
-
Executor执行Task，返回结果给Driver。
-
-
结果回收
-
Driver汇总结果，任务完成后释放资源。
-
3. 架构示意图
+-------------------+ +---------------------+
| Client Machine | | YARN Cluster |
| (spark-submit) | | |
+-------------------+ +----------+----------+| || 1. Submit Job | 2. Launch AppMaster (Driver)+-------------------------->+|| 3. Request Resources+-------> ResourceManager|| 4. Start Executors+-------> NodeManagers|
+------------------+ |
| Executor | <-----------------+
| (Task Execution) | 5. Run Tasks
+------------------+ 不同集群管理器的对比
| 集群管理器 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| YARN | 与Hadoop生态深度集成，资源隔离性好 | 已部署Hadoop的环境 |
| Kubernetes | 原生容器化支持，弹性伸缩能力强 | 云原生环境（如AWS EKS、GKE） |
| Mesos | 通用资源调度框架，支持混合负载（如同时运行Spark和Docker） | 多框架混合集群 |
总结
-
部署模式选择：
-
开发测试用Local，轻量级集群用Standalone，生产环境优先选YARN/K8s。
-
-
架构核心：
-
Driver负责任务调度，Executor执行计算，Cluster Manager管理资源。
-
-
性能优化点：
-
Executor配置：调整CPU核数、内存大小（避免OOM）。
-
数据本地性：利用Spark的
locality策略减少网络传输。
-