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标题: spark-python [打印本页]

作者: 我可以不吃啊 时间: 2024-9-9 17:57
标题: spark-python
前言:本帖子是看了黑马教学视频结合spark八股,记录一下spark的知识.
一.spark介绍

1.1 spark的运行模式

1.2 spark的架构角色

在讨论spark的架构角色时,首先先回顾一下yarn的架构角色.

spark架构角色:

二.standalone 运行原理
2.1standalone架构

standalone中有三类进程:

master
worker
historyserver

  在 standalone 模式下， master进程和 worker进程是固定的。
开启一个任务，就会在master进程中开启一个对应的 Driver线程，然后在worker进程中开启一个或者多个 Executor线程
开启两个任务，就会在master进程中开启两个对应的 Driver线程，对应的Executor各自汇报给对应的Driver，Executor数目根据你任务环境而定。
  在该图中:

dirver运行在master进程中,executor运行在worker进程中.
master会管理worker的资源环境,worker会管理executor的任务运行环境.
一个任务就有一个driver带有它工作的executor,两个任务有两个dirver带有它工作的executor.
当任务完成之后,dirver就会消失(体如今任务的driver端口打不开),可以通过日记查察.

2.2 standalone的集群环境安装

2.2.1 集群规划

2.2.2 spark集群摆设

首先安装anaconda,由于spark要在python环境下实行, 以是要在三台电脑上安装python环境,并且创建虚拟环境.
设置环境变量
其他安装步调

这里安装步调不做介绍了(由于纯看课,没有实操)

2.3 spark步伐运行层次架构

4040是一个步伐运行时间绑定的端口,dirver和spark的application是绑定的,一个步伐绑定一个,两个步伐绑定两个,在运行的时间申请的端口,步伐运行完,该端口注销,有几个application,就有几个端口.
8080在步伐运行之后也不会停止.
18080:是查察历史运行状态的端口.

spark在应用步伐实行时,大概可以分为4个层级:
  application-->job-->stage-->task
  当我们在实行时,一个应用步伐(application)可能比较大,会分配出多个子任务(job),最少一个子任务,每个任务有差别的stage运行,先干什么,在干什么,那阶段又可以分成几个task.

在之后rdd的时间,会再详细介绍这些.

总结:

2.4 StandAlone HA

2.4.1 StandAlone HA 运行原理

StandAlone HA是由于StandAlone 工作架构是主从架构,master只有一个,会出现单点故障,如果主节点(master)宕机的话,那么整个集群就没有办法正常工作了,StandAlone HA就是为相识决这个问题而产生的.
基于zookeeper的Standby Masters(Standby Masters with ZooKeeper)--可以用于生产环境。 ZooKeeper提供了一个Leader Election机制，利用这个机制可以包管固然集群存在多个Master，但是只有一个是Active (活跃)的，其他的都是Standby(备份)。当Active的Master出现故障时，别的的一个Standby Master会被推举出来。

spark集群启动的时间会启动多个master节点,master在设置了zookeeper HA模式之下,在启动的时间会去zookeeper注册一个临时节点,谁先启动,谁先注册成功,谁就是active的master,另一个作为standby进行监听.
worker启动成功之后,会和zookeeper进行通讯,就会得知谁是活跃的master.
然后worker和该master组件成一个可用的集群.
如果活跃的master宕机了,那他的临时节点失效,然后standby的master就注册临时节点,变成了active的master.
然后workers从zookeeper中得到活跃的master节点,进行正常工作.

2.4.2 基于zookeeper搭建spark的Standalone HA集群.

这里不做过多介绍,没有搭建.
2.4.3 总结

三.spark on yarn的环境搭建(很重要实际生产中用)

这一节比较重要,但是这里仍然不搭建,条记会详细记录.
3.1 spark on yarn的本质

首先如果我们想要一个稳定生产的spark环境,那么最优的选择就是构建:StandAlone HA集群.
其次,一样平常企业资源比较紧缺,根本上都会有hadoop集群,yarn和spark standalone都是可以进行资源调理的,再搭建standalone就比较费资源,那就出现了spark on yarn.
对于spark on yarn,无需摆设spark集群,只要找一台服务器,充当spark的客户端,即可提交任务到yarn集群中运行.(这里找一台服务器充当客户端,什么意思?standalone 模式下不是这样嘛?)
答:

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