第35课Spark Master、Worker、Driver、Executor工做流程详解

时间 2019-12-04

标签 spark master worker driver executor 流程详解栏目 Spark 繁體版

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一、Spark的部署图：在基于standalone的Spark集群，Cluster Manger就是Master。 Master负责分配资源，在集群启动时，Driver向Master申请资源，Worker负责监控本身节点的内存和CPU等情况，并向Master汇报。web 从资源方面，能够分为两个层面： 1）资源的管理和分配资源的管理和分配，由Master和Worker来完成。Master给Wo

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1. Spark Master、Worker、Driver、Executor工作流程详解
2. Master-Driver和Worker-Executor剖析
3. Spark中master、worker、executor和driver的关系
4. Spark[一]——Spark的进程们[Driver、Master、Worker、Executor]
5. 第26课： Spark Runtime（Driver、Masster、Worker、Executor）内幕解密
6. 第32课：Spark Worker原理和源码剖析解密：Worker工做流程图、Worker启动Driver源码解密、Worker启动Executor源码解密等
7. Spark 核心概念：Master、Worker、Driver Program、Executor、RDDs
8. Spark Standalone模式下角色说明（Client 、Master、Worker、Driver、Executor）
9. day26：Spark Runtime（Driver、Masster、Worker、Executor）内幕
10. Spark Driver与Executor
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