如何進(jìn)行spark術(shù)語(yǔ)的解釋及Client分析，很多新手對(duì)此不是很清楚，為了幫助大家解決這個(gè)難題，下面小編將為大家詳細(xì)講解，有這方面需求的人可以來(lái)學(xué)習(xí)下，希望你能有所收獲。

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就像在一家公司里面總有明確的分工，每一哥部分負(fù)責(zé)自己的那一部分的任務(wù)，大家一起來(lái)維持公司的正常運(yùn)轉(zhuǎn)，同樣的，spark就像是一個(gè)公司，他的里面也有許許多多的角色組成

Spark術(shù)語(yǔ)解釋?zhuān)?/p>

Master：資源管理的主節(jié)點(diǎn)，通過(guò)管理各個(gè)worker來(lái)管理集群中的資源

Worker，master的從節(jié)點(diǎn)，與master一起管理集群的資源

Application：用戶所寫(xiě)的應(yīng)用程序，就像spark中的HelloWorld的wordcount一樣，他就是一個(gè)application

Driver：任務(wù)調(diào)度的進(jìn)程，application先交給的就是Driver，因?yàn)橐粋€(gè)應(yīng)用程序中有多個(gè)task組成，而task是被送到某個(gè)Executor上進(jìn)行執(zhí)行的工作單元，所以Driver在得到application之后，會(huì)將application的task進(jìn)行規(guī)劃，然后分發(fā)到executor上進(jìn)行執(zhí)行

Executor：worker進(jìn)程所管理的節(jié)點(diǎn)上為某application啟動(dòng)的一個(gè)進(jìn)程，該進(jìn)程負(fù)責(zé)運(yùn)行任務(wù)，說(shuō)白了就是公司里面的工廠，負(fù)責(zé)處理Driver發(fā)送過(guò)來(lái)的原材料task，

Job:包含了很多組并行的task，與action算子一一對(duì)應(yīng)，，就像是大貨車(chē)在運(yùn)送材料的時(shí)候?qū)⒇浳镞M(jìn)行打包一起運(yùn)送一樣，將多個(gè)task原材料一起打包分發(fā)到Executor中進(jìn)行執(zhí)行

關(guān)系之間的執(zhí)行關(guān)系：

任務(wù)層面

Application------由多個(gè)job組成（與action的個(gè)數(shù)相關(guān)）------stage------task，是一個(gè)個(gè)的線程

資源層面

Master--------worker---------executor-------threadpool（task最后的運(yùn)行地點(diǎn)）

在spark集群中，每個(gè)worker管理節(jié)點(diǎn)上的資源，而master通過(guò)掌握worker來(lái)管理整個(gè)集群的資源

將application封裝成一個(gè)個(gè)的jar包然后上傳到client，在client提交應(yīng)用程序到spark集群中，

在client上就會(huì)啟動(dòng)一個(gè)Driver進(jìn)程，而Driver會(huì)根據(jù)代碼將application拆分成一個(gè)個(gè)的job，然后將job拆分成一個(gè)個(gè)的task，接著向master申請(qǐng)資源，在資源充足的節(jié)點(diǎn)上啟動(dòng)一個(gè)executor和一個(gè)相應(yīng)的線程池

Client。在上面的基本流程的時(shí)候說(shuō)到客戶端的一個(gè)概念，，那為什么非要使用客戶端而不是直接將任務(wù)提交到集群呢，

1、盡量減少集群中各臺(tái)服務(wù)器之間的性能差異，防止出現(xiàn)木桶效

如果直接提交到集群，會(huì)在其中一個(gè)worker上啟動(dòng)一個(gè)一個(gè)Driver進(jìn)行任務(wù)的拉取和分發(fā)，當(dāng)worker數(shù)量過(guò)多的時(shí)候會(huì)造成嚴(yán)重的磁盤(pán)IO，而且因?yàn)殚L(zhǎng)時(shí)間使用同一個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分發(fā)，頻繁的通信會(huì)造成這個(gè)節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)的性能差異，這樣就會(huì)出現(xiàn)木桶效應(yīng)

2、便于維護(hù)集群，以防止出現(xiàn)危害集群的行為

當(dāng)創(chuàng)建客戶端之后，不同的用戶可以使用不同的權(quán)限進(jìn)行程序的提交，在客戶端上可以設(shè)置權(quán)限的不同，而且，雖然客戶端節(jié)點(diǎn)在使用的過(guò)程中也會(huì)出現(xiàn)木桶效應(yīng)，但是因?yàn)樵诩褐?，不?huì)對(duì)集群產(chǎn)生什么影響

在設(shè)置了客戶端避免了一些不必要的影響之后，為了更好地使用集群的性能，就產(chǎn)生了兩種不同的application提交方式

Client

1、worker會(huì)向master進(jìn)行匯報(bào)資源情況，

2、master就掌握了集群的資源情況，知道spark中有多少core和memory以及每一個(gè)worker管理多少core和memory

3、使用spark-submit在客戶端上提交一個(gè)application，在client上會(huì)啟動(dòng)一個(gè)Driver進(jìn)程

4、driver進(jìn)程啟動(dòng)之后會(huì)去master申請(qǐng)資源，

5、Master會(huì)發(fā)送請(qǐng)求在資源充足的worker節(jié)點(diǎn)上啟動(dòng)executor

6、Executor啟動(dòng)之后會(huì)向Driver反向注冊(cè)，也就知道了一共有多少個(gè)executor進(jìn)行計(jì)算

7、Driver發(fā)送task并回收計(jì)算結(jié)果，監(jiān)控executor的計(jì)算進(jìn)程，包括出現(xiàn)錯(cuò)誤進(jìn)行重試以及task的運(yùn)行日志

Cluster

Client提交方式存在一定的風(fēng)險(xiǎn)，當(dāng)task數(shù)量過(guò)多之后，計(jì)算結(jié)果都會(huì)被回收到Driver端，可能會(huì)造成Driver的異常退出，無(wú)法進(jìn)行任務(wù)的調(diào)度，也就是無(wú)法提交程序到集群中

運(yùn)行程序和client基本相同，不同的地方是Driver會(huì)在其中一個(gè)資源比較充足的worker節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行啟動(dòng)，同樣的，Driver啟動(dòng)起來(lái)之后會(huì)去申請(qǐng)資源，在worker節(jié)點(diǎn)上啟動(dòng)Executor上，然后反向注冊(cè)給Driver，但是，cluster提交方式的不同的地方是他不會(huì)將計(jì)算結(jié)果拉回到客戶端進(jìn)行查看，也就是說(shuō)在client上不能實(shí)施的監(jiān)控集群的運(yùn)行情況，只能去web層面進(jìn)行查看

那這兩種提交方式的不同，下面的表格進(jìn)行了相應(yīng)的講解

看完上述內(nèi)容是否對(duì)您有幫助呢？如果還想對(duì)相關(guān)知識(shí)有進(jìn)一步的了解或閱讀更多相關(guān)文章，請(qǐng)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，感謝您對(duì)創(chuàng)新互聯(lián)的支持。

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