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Spark 的资源管理架构
首先介绍一下 Spark 的资源管理架构。Spark 集群考虑到了未来对接一些更强大的资源管理系统（如 Yarn、Mesos 等），没有在资源管理的设计上对外封闭，所以Spark 架构设计时将资源管理抽象出了一层，通过这种抽象能够构建一种插件式的资源管理模块。
见上图，Master 是 Spark 的 主控节点，在实际的生产环境中会有多个 Master，只有一个 Master 处于 active 状态。Worker 是 Spark 的工作节点，向 Master 汇报自身的资源、Executeor 执行状态的改变，并接受 Master 的命令启动 Executor 或 Driver。Driver 是应用程序的驱动程序，每个应用包括许多小任务，Driver 负责推动这些小任务的有序执行。Executor 是 Spark 的工作进程，由 Worker 监管，负责具体任务的执行。 Spark 相关术语 master和worker节点 整个 Spark 集群中，分为 Master 节点与 worker 节点，同时一个集群有多个master节点和多个worker节点。 master：主节点，该节点负责管理worker节点，我们从master节点提交应用，负责将串行任务变成可并行执行的任务集Tasks，同时还负责出错问题处理等； worker：从节点，该节点与master节点通信，负责执行任务并管理executor进程。它为集群中任何可以运行Application代码的节点，在Standalone模式中指的是通过slave文件配置的Worker节点，在Spark on Yarn模式下就是NoteManager节点一台机器可以同时作为master和worker节点，比如有四台机器，可以选择一台设置为master节点，然后剩下三台设为worker节点，也可以把四台都设为worker节点，这种情况下，有一个机器既是master节点又是worker节点。 ApplicationAppliction都是指 |
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