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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
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资源管理方式
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Local：无资源管理，仅本地线程。
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Standalone：Spark自带的Master/Worker资源调度。
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集群模式：依赖外部集群管理器（如YARN的ResourceManager）。
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扩展性
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Local：仅单机，无法扩展。
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Standalone：支持多节点，但资源调度能力较弱。
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集群模式：高扩展性，适合大规模集群（如YARN支持千级节点）。
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生产适用性
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Local：仅限开发测试。
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Standalone：适合中小规模生产环境。
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集群模式：企业级生产首选（如与Hadoop生态集成）。
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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
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Driver
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运行用户编写的
main()函数，负责：-
解析代码生成DAG（有向无环图）。
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将DAG拆分为Task，分发给Executor。
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监控任务执行状态。
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两种部署模式：
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Client模式：Driver运行在提交任务的客户端机器上。
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Cluster模式：Driver运行在集群的某个节点（由YARN管理）。
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Executor
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在Worker节点上启动的JVM进程，负责：
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执行Driver分配的Task（如Map、Reduce操作）。
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缓存数据（通过内存或磁盘）。
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每个Executor可并行运行多个Task（由
spark.executor.cores配置）。
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Cluster Manager
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外部集群管理器（如YARN ResourceManager、K8s Master）：
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分配集群资源（CPU、内存）。
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启动Driver和Executor。
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2. 运行时流程（以YARN Cluster模式为例）
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提交任务
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用户通过
spark-submit提交任务到YARN ResourceManager。 -
ResourceManager分配Container启动ApplicationMaster（Driver）。
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资源申请
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Driver向ResourceManager申请Executor资源。
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ResourceManager通知NodeManager启动Executor容器。
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任务执行
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Driver将Task分发到Executor。
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Executor执行Task，返回结果给Driver。
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结果回收
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Driver汇总结果，任务完成后释放资源。
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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
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部署模式选择：
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开发测试用Local，轻量级集群用Standalone，生产环境优先选YARN/K8s。
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架构核心：
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Driver负责任务调度，Executor执行计算，Cluster Manager管理资源。
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性能优化点：
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Executor配置：调整CPU核数、内存大小（避免OOM）。
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数据本地性：利用Spark的
locality策略减少网络传输。
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