Spark学习之路(二)Spark运行模式

一,Spark中的重要角色

　　

　　Master:运行集群的管理中心(类似Resource Manager,为指点江山的大哥)

　　主要负责:1)分配application程序到worker

　　　　　　 2)维护worker节点,应用程序的状态

　　

　　Worker:负责执行具体的任务(干活儿的小弟)

 

　　Driver(驱动器):Spark的驱动器是执行开发程序中的main方法的进程。它负责开发人员编写的用来创建SparkContext、创建RDD，以及进行RDD的转化操作和行动操作代码的执行。如果你是用spark shell，那么当你启动Spark shell的时候，系统后台自启了一个Spark驱动器程序，就是在Spark shell中预加载的一个叫作 sc的SparkContext对象。如果驱动器程序终止，那么Spark应用也就结束了。

　　主要负责:1)把用户程序转为任务

　　　　　　 2)跟踪Executor的运行状况

　　　　　　 3)为执行器节点调度任务

　　　　　　 4)UI展示应用运行状况

　　Executor(执行器):Spark Executor是一个工作进程，负责在 Spark 作业中运行任务，任务间相互独立。Spark 应用启动时，Executor节点被同时启动，并且始终伴随着整个 Spark 应用的生命周期而存在。如果有Executor节点发生了故障或崩溃，Spark 应用也可以继续执行，会将出错节点上的任务调度到其他Executor节点上继续运行。

　　主要负责:1)负责运行组成Spark应用的任务,并将结果返回给驱动器进程

　　　　　　 2)通过自身的块管理器(Block Manager)为用户程序中要求缓存的RDD提供内存式存储.RDD是直接缓存在Executor进程内的,因此任务可以在运行时充分利用缓存数据加速运算.

 

二,Local模式

　　Local模式就是运行在一台计算机上的模式.不做更多赘述

三,Standalone模式

　　概述:构建一个由Master+Worker构成的Spark集群,Spark运行在集群中