Spark 集群模式概述

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这篇文章简单回顾下 Spark 如何在集群上运行，以使其中的组件更易理解。

组件

Spark 应用在集群上以独立的进程集合运行，在你的主程序（称作驱动程序）中以 SparkContext 对象来调节。特别的，为了在集群上运行，SparkContext 可以与几个类型的集群管理器（Spark 自身单独的集群管理器或者 Mesos/YARN）相连接，这些集群管理器可以在应用间分配资源。一旦连接，Spark 需要在集群上的线程池子节点，也就是那些执行计算和存储应用数据的工作进程。然后，它将把你的应用代码（以 JAR 或者 Python 定义的文件并传送到 SparkContext）发送到线程池。最后，SparkContext 发送任务让线程池运行。

关于这个架构有几个有用的地方需要注意：

1. 各个应用有自己的线程池进程，会在整个应用的运行过程中保持并在多个线程中运行任务。这样做的好处是把应用相互孤立，既在调度方面（各个驱动调度它自己的任务）也在执行方面（不同应用的任务在不同的 JVM 上运行）。然而，这也意味着若不把数据写到额外的存储系统的话，数据就无法在不同的 Spark 应用间（SparkContext 的实例）共享。
2. 对于潜在的集群管理器来说，Spark 是不可知的。只要它需要线程池的进程和它们间的通信，那么即使是在也支持其他应用的集群管理器（例如，Mesos/YARN）上运行也相对简单。
3. 因为驱动在集群上调度任务，它应该运行接近到工作节点，在相同的局域网内更好。如果你想对远程的集群发送请求，较好的选择是为驱动打开一个 RPC，让它就近提交操作而不是运行离工作节点很远的驱动。

集群管理类型 系统目前支持 3 种集群管理：

• 单例模式- 一种简单的集群管理，其包括一个很容易搭建集群的 Spark
• Apache Mesos 模式- 一种通用的集群管理, 可以运行 Hadoop MapReduce 和服务应用的模式
• Hadoop YARN 模式-Hadoop2.0 中的资源管理模式

其实，在 Amazon EC2(亚马逊弹性计算云)中 Spark 的 EC2 启动脚本可以很容易的启动单例模式。

给集群发布代码

给集群发布代码的一种推荐的方式是通过 SparkContext 的构造器，这个构造器可以给工作节点生成 JAR 文件列表 (Java/Scala) 或者.egg 文件和.zip 包文件(Python)。你也可以执行 SparkContext.addJar 和 addFile 来动态的创建发送文件。

监控器 每个驱动程序有一个 web UI，典型的是在 4040 端口，你可以看到有关运行的任务、程序和存储空间大小等信息。你可以在浏览器中输入简单的 url 方式来访问：http://< 驱动节点 >：4040. 监控器也可以 指导描述其它监控器信息。

任务调度

Spark 可以通过在应用外 (集群管理水平) 和应用里 (如果在同一个 SparkContext 中有多个计算指令) 资源分配。你可以在这里了解更多 任务调度的细节。

词汇表

你将在集群概念中看到下面表中总结的术语：

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Spark1.0.0 部署指南 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-07/104304.htm

CentOS 6.2(64 位)下安装 Spark0.8.0 详细记录 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-06/102583.htm

Spark 简介及其在 Ubuntu 下的安装使用 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-08/88606.htm

安装 Spark 集群(在 CentOS 上) http://www.linuxidc.com/Linux/2013-08/88599.htm

Hadoop vs Spark 性能对比 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-08/88597.htm

Spark 安装与学习 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-08/88596.htm

Spark 并行计算模型 http://www.linuxidc.com/Linux/2012-12/76490.htm

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Spark 的详细介绍：请点这里
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