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火花是怎么产生的-提交.sh使用不同的模式和不同的集群管理器?

cluster-computing apache-spark

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Tim unnamed eng · 技术社区 · 5 年前

在apachespark中,Spark是如何工作的-提交.sh使用不同的模式和不同的集群管理器?明确地:

有火花吗-提交.sh跳过调用任何群集管理器?
不需要在本地计算机上安装群集管理器是正确的吗?

在客户端或群集部署模式下,

有火花吗-提交.sh使用不同的集群管理器(Spark standalone、YARN、Mesos、Kubernetes)?不同的集群管理器有不同的接口吗-提交.sh必须以不同的方式调用它们?
有火花吗-提交.sh对程序员来说,除了 --master ? 选项 --硕士

0 回复 | 直到 5 年前

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Siddharth Goel 5 年前

为了明确起见,在任何模式下运行spark时,绝对不需要指定任何集群管理器( client cluster 或者你是否参加了 local 模式)。集群管理器只是为了使资源分配更简单和独立,但您始终可以选择是否使用它。

这个 spark-submit 命令不需要存在群集管理器即可运行。

使用该命令的不同方式有:

1) 模式:

./bin/spark-submit \
  --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
  --master local[8] \
  /path/to/examples.jar \
  100

2) 没有资源管理器的模式(也称为 spark standalone mode ):

./bin/spark-submit \
  --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
  --master spark://207.184.161.138:7077 \
  --executor-memory 20G \
  --total-executor-cores 100 \
  /path/to/examples.jar \
  1000

3) 集群 带spark独立模式的模式:

./bin/spark-submit \
  --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
  --master spark://207.184.161.138:7077 \
  --deploy-mode cluster \
  --supervise \
  --executor-memory 20G \
  --total-executor-cores 100 \
  /path/to/examples.jar \
  1000

./bin/spark-submit \
  --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
  --master yarn \
  --deploy-mode cluster \  # can be client for client mode
  --executor-memory 20G \
  --num-executors 50 \
  /path/to/examples.jar \
  1000

正如你在上面看到的,火花-提交.sh无论是否有群集管理器,其行为都是相同的。另外,如果您想使用像yarn、mesos这样的资源管理器,spark submit的行为将保持不变。 spark提交 here .