Spark多种运行模式

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Spark多种运行模式

1.测试或实验性质的本地运行模式(单机) 该模式被称为Local[N]模式,是用单机的多个线程来模拟Spark分布式计算,通常用来验证开发出来的应用程序逻辑上是否有问题. 其中N代表可以使用N个线程,每个线程拥有一个core.如果不指定N,则默认是1个线程(该线程有1个core). 如果是local[*],则代表 Run Spark locally with as many worker threads as logical cores on your machine.(在本地运行Spark,在…

【原】Spark不同运行模式下资源分配源码解读

版权声明:本文为原创文章,未经允许不得转载. 复习内容: Spark中Task的提交源码解读 http://www.cnblogs.com/yourarebest/p/5423906.html SchedulerBackend是一个trait,它配合TaskSchedulerImpl共同完成Task调度.执行.资源的分配等.它的子类如下所示,不同的子类对应的不同Spark不同的资源分配调度.详见图1. 图1 SchedulerBackend子类继承图 Spark中不同(集群)模式进行资源的分配是…

Spark的运行模式详解

Spark的运行模式是多种多样的,那么在这篇博客中谈一下Spark的运行模式一:Spark On Local 此种模式下,我们只需要在安装Spark时不进行hadoop和Yarn的环境配置,只要将Spark包解压即可使用,运行时Spark目录下的bin目录执行bin/spark-shell即可具体可参考这篇博客:http://blog.csdn.net/happyanger6/article/details/47070223 二:Spark On Local Cluster(Spark St…

Spark的运行模式(2)--Yarn-Cluster和Yarn-Client

3. Yarn-Cluster Yarn是一种统一资源管理机制,可以在上面运行多种计算框架.Spark on Yarn模式分为两种:Yarn-Cluster和Yarn-Client,前者Driver运行在Worker节点,后者Driver运行在Client节点上.采用Spark on Yarn模式,只需要在一个节点部署Spark就行了,因此部署比较简单. 先介绍一下Yarn-Cluster. 首先把spark-assembly-1.6.0-hadoop2.6.0.jar上传到HDFS. 由于Ya…

Spark的运行模式(1)--Local和Standalone

Spark一共有5种运行模式:Local,Standalone,Yarn-Cluster,Yarn-Client和Mesos. 1. Local Local模式即单机模式,如果在命令语句中不加任何配置,则默认是Local模式,在本地运行.这也是部署.设置最简单的一种模式 2. Standalone Standalone是Spark自身实现的资源调度框架.如果我们只使用Spark进行大数据计算,不使用其他的计算框架(如MapReduce或者Storm)时,就采用Standalone模式. Stan…