spark的有几种部署模式,每种模式特点?
1、本地模式
Spark不一定非要跑在hadoop集群,可以在本地,起多个线程的方式来指定。将Spark应用以多线程的方式直接运行在本地,一般都是为了方便调试,本地模式分三类
·  local:只启动一个executor
·  local[k]:启动k个executor

·  local:启动跟cpu数目相同的 executor


2、standalone模式

分布式部署集群, 自带完整的服务,资源管理和任务监控是Spark自己监控,这个模式也是其他模式的基础


3、Spark on yarn模式
分布式部署集群,资源和任务监控交给yarn管理,但是目前仅支持粗粒度资源分配方式,包含cluster和client运行模式,cluster适合生产,driver运行在集群子节点,具有容错功能,client适合调试,dirver运行在客户端


4、Spark On Mesos模式。官方推荐这种模式(当然,原因之一是血缘关系)。正是由于Spark开发之初就考虑到支持Mesos,因此,目前而言,Spark运行在Mesos上会比运行在YARN上更加灵活,更加自然。用户可选择两种调度模式之一运行自己的应用程序:

(1)  粗粒度模式(Coarse-grained Mode):每个应用程序的运行环境由一个Dirver和若干个Executor组成,其中,每个Executor占用若干资源,内部可运行多个Task(对应多少个“slot”)。应用程序的各个任务正式运行之前,需要将运行环境中的资源全部申请好,且运行过程中要一直占用这些资源,即使不用,最后程序运行结束后,回收这些资源。
(2)  细粒度模式(Fine-grained Mode):鉴于粗粒度模式会造成大量资源浪费,Spark On Mesos还提供了另外一种调度模式:细粒度模式,这种模式类似于现在的云计算,思想是按需分配。
Hi:
更多面试题==>点我 (很全哦)
精选文章==>点我(读读业界应用博客,面试能加分哦)
编程也能挣钱==>点我
标签: 模式、spark、executor、mesos、粗粒度
欢迎观看一个全栈工程师的视频,全屏体验更好^_^
笔试题


刷题


简历模板


AI算法


大数据


内推


推荐阅读:
阿里巴巴笔试面试大全
腾讯笔试面试大全
百度笔试面试大全
今日头条笔试面试大全
网易笔试面试大全
Google笔试面试大全
更多笔试面试大全