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文檔簡介

Spark架構和部署模式Spark架構Spark架構包括集群資源管理器（ClusterManager）、運行作業任務的工作節點（WorkerNode）、每個應用的任務控制節點（Driver）和每個工作節點上負責具體任務的執行進程（Executor）。Spark架構Spark支持多種集群資源管理器，自帶Standalone集群資源管理器、Mesos或YARN，系統默認采用YARN模式。Spark架構SparkApplication作為一系列獨立的進程運行在集群上，用戶使用SparkContext提供的API編寫DriverApplication，使用SparkContext提交任務給ClusterManager。SparkContext通過這些ClusterManager分配整個程序資源。只要能連接上任意一種ClusterManager，Spark就會獲得每個工作節點上的Executor。Spark的部署模式（1）Local模式

Local模式也稱單節點模式，用于在本地部署單個Spark服務。該模式常用于本地開發學習和測試，還分為Local和LocalCluster兩類。（2）Standalone模式

獨立集群運行模式。Spark原生的簡單集群資源管理器自帶完整的服務，可被單獨部署到一個集群中，無須依賴任何其他資源管理系統。Standalone模式采用Master/Slave的典型架構，為了解決單點故障問題，可以采用ZooKeeper實現高可靠性。Spark的部署模式（3）YARN模式：

使用Hadoop的YARN組件進行資源與任務調度。YARN模式根據Driver在集群中的位置分為兩種：一種是YARN-Client模式，另一種是YARN-Cluster模式。YARN-Client模式適用于交互與調試，YARN-Cluster適用于公司應用的生產環境。（4

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