spark client mode cluster mode 区别 与选择

2024-08-21 04:04

本文主要是介绍spark client mode cluster mode 区别 与选择,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

1、在我们使用spark-submit 提交spark 任务一般有以下参数

/bin/spark-submit \--class <main-class> \--master <master-url> \--deploy-mode <deploy-mode> \--conf <key>=<value> \... # other options<application-jar> \[application-arguments]

其中 deplay-mode是针对集群而言,是指集群的部署模式,根据Driver主进程放在哪的两种方式。:client和cluster,默认是client,下面我们就详细研究一下这两种模式的区别

2、spark-submit 详细参数说明
参数名 参数说明
–master master 的地址,提交任务到哪里执行,例如 spark://host:port, yarn, local
–deploy-mode 在本地 (client) 启动 driver 或在 cluster 上启动,默认是 client
–class 应用程序的主类,仅针对 java 或 scala 应用
–name 应用程序的名称
–jars 用逗号分隔的本地 jar 包,设置后,这些 jar 将包含在 driver 和 executor 的 classpath 下
–packages 包含在driver 和executor 的 classpath 中的 jar 的 maven 坐标
–exclude-packages 为了避免冲突 而指定不包含的 package
–repositories 远程 repository
–conf PROP=VALUE 指定 spark 配置属性的值,
( 例如 -conf spark.executor.extraJavaOptions=“-XX:MaxPermSize=256m”)
–properties-file 加载的配置文件,默认为 conf/spark-defaults.conf
–driver-memory Driver内存,默认 1G
–driver-java-options 传给 driver 的额外的 Java 选项
–driver-library-path 传给 driver 的额外的库路径
–driver-class-path 传给 driver 的额外的类路径
–driver-cores Driver 的核数,默认是1。在 yarn 或者 standalone 下使用
–executor-memory 每个 executor 的内存,默认是1G
–total-executor-cores 所有 executor 总共的核数。仅仅在 mesos 或者 standalone 下使用
–num-executors 启动的 executor 数量。默认为2。在 yarn 下使用
–executor-core 每个 executor 的核数。在yarn或者standalone下使用

3、spark deploy model 对于程序容错的处理
在spark 程序中 ,task 有失败重试机制)

这篇关于spark client mode cluster mode 区别 与选择的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!


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