Spark的集群管理器

上篇文章谈到Driver节点和Executor节点，但是如果想要运行Driver节点和Executor节点，就不能不说spark的集群管理器。spark的集群管理器大致有三种，一种是自带的standalone独立集群管理器，一种是依赖于Hadoop的资源调度器YARN，还有一种就是Apache项目的Mesos集群管理器。

Spark 依赖于集群管理器来启动Executor节点，有时候也会依赖集群管理器来启动Driver节点。集群管理器是 Spark 中的可插拔式组件。

在集群管理器中有着主节点(master)和从节点(slave)的概念，这和Driver节点以及Executor节点是完全不同的概念，master节点是主要负责集群管理器中接收客户端发送的应用，负责资源的调度以及跟踪从节点的运行状况等。slave节点主要负责启动一些任务进程，提供应用执行需要的文件和资源等。也就是说，Driver和Executor是要运行在slave节点上的。比如YARN，master节点是resourcemanager，slave节点是nodemanager，当用户提交应用到yarn上时，resourcemanager会在一个nodemanager中启动Driver节点，然后Driver节点启动后，会向resourcemanager注册，并申请资源，然后在其他的nodemanager中启动相应的Executor节点，来执行相应的任务。