Monitor节点在Ceph集群中扮演着维护集群状态和元数据的角色。工作原理：Monitor节点通过使用自己的存储系统来记录管理整个集群的元数据和状态信息。...当Ceph集群中的任何设备（如OSD、MDS）启动时，它们将向Monitor节点注册自己的身份和状态信息，并定期向Monitor节点汇报自己的健康状况。...一个Ceph集群由多个OSD节点组成，每个OSD节点负责管理和维护一部分数据。OSD节点的工作原理如下：OSD节点将数据划分为对象，并将这些对象存储在本地硬盘上。...OSD节点维护一个对象映射表，用于记录对象和对应的位置信息。当需要读取数据时，客户端请求集群的元数据服务器（Metadata Server）获取对象的位置信息。...通过多个OSD节点实现数据的冗余备份的过程如下：Ceph集群中的每个数据对象都会被分片并在多个OSD节点上存储多个副本。Ceph集群使用CRUSH算法来确定每个对象在哪些OSD节点上进行复制。
Manager节点在Ceph集群中承担的任务和功能：Manager节点是Ceph集群的核心组件之一，负责协调、维护和管理整个集群的状态和元数据，并提供一些管理和监控功能。...元数据管理：Manager节点负责维护集群中的元数据信息，包括存储池的元数据、对象的元数据等。这些元数据可以用于定位对象的位置、管理访问权限以及执行其他管理任务。...Manager节点的工作原理和作用：Manager节点通过与Monitor节点和其他Manager节点的通信，维护和管理整个集群的状态和元数据。...其工作原理如下：当集群启动时，Monitor节点会选举一个Manager节点作为活跃的Manager节点。...在集群中，Manager节点的作用非常重要，它承担着维护集群状态和元数据、处理客户端请求、管理Monitor节点以及监控集群性能等重要任务。
掌管着整个集群的资源信息，类似于 Yarn 框架中的 ResourceManager，主要功能： 监听 Worker，看 Worker 是否正常工作； Master 对 Worker、Application...驱动器程序包含应用的 main 函数，并且定义了集群上的分布式数据集，还对这些分布式数据集应用了相关操作。 驱动程序包含 Spark 应用程序中的主函数, 定义了分布式数据集以应用在集群中....驱动器程序通过一个 SparkContext 对象来访问 Spark。这个对象代表对计算集群的一个连接。...(conf) 2.2 executor(执行器) SparkContext对象一旦成功连接到集群管理器, 就可以获取到集群中每个节点上的执行器(executor). ...我们可以对这些文本行运行各种各样的操作. 2.4 cluster managers(集群管理器) 为了在一个 Spark 集群上运行计算, SparkContext对象可以连接到几种集群管理器(Spark
以 HDFS 和 YARN 为例，Multi master 架构下 EMR5 集群中两个 namenode 节点以 active/standby 状态工作，resourcemanager 三节点分别以...2.集群环境初始化 一个 EMR 集群要上线，并不止于构建完毕，还需对集群环境做初始化工作，通常初始化操作分两步：操作系统及平台组件环境。...EMR 集群中对 EC2 实例启动后的初始化操作，与 userData 功效类似，执行结果可在 /emr 挂载点 bootstrap-actions 目录中获悉，以 controller、stderr、...注意：EMR5 集群初始化时默认会将 CORE 节点设定为一个单独的 Node Label，YARN application 启动时 application master 进程只在 CORE 节点上运行...在 EMR 体系中，Core 节点作为主数据存储节点，承载着分布式文件系统角色，典型应用有： application log //存储YARN运行中、运行完成的application logcheckpoint
4.1.1 Driver Spark驱动器节点，用于执行Spark任务中的main方法，负责实际代码的执行工作。...如果有Executor节点发生了故障或崩溃， Spark应用也可以继续执行，会将出错节点上的任务调度到其他 Executor节点上继续运行。...SparkContext 是用户通往 Spark 集群的唯一入口，可以用来在Spark集群中创建RDD 、累加器和广播变量。...Node Manager：它负责 Hadoop 集群上的单个节点，并管理应用程序和工作流以及该特定节点。它的主要工作是跟上资源管理器的步伐。它向资源管理器注册并发送带有节点健康状态的心跳。...客户端联系RM/AM以监控应用程序的状态 Job完成后，AM向RM取消注册 4.3 Spark程序运行流程 在实际生产环境下， Spark集群的部署方式一般为 YARN-Cluster模式，之后的内核分析内容中我们默认集群的部署方式为
Spark初始化 每个Spark应用都由一个驱动器程序来发起集群上的各种并行操作。驱动器程序包含应用的main函数，并且定义了集群上的分布式数据集，以及对该分布式数据集应用了相关操作。...驱动器程序通过一个SparkContext对象来访问spark,这个对象代表对计算集群的一个连接。...在初始化SparkContext的同时，加载sparkConf对象来加载集群的配置，从而创建sparkContext对象。...每个RDD都被分为多个分区，这些分区运行在集群的不同节点上。...现在，就可以创建出四个任务，并调度到合适的集群结点上。 Spark数据分区 Spark的特性是对数据集在节点间的分区进行控制。
.接着初始化SparkContext对象出来，在SparkContext初始化的时候创建出了两个很重要的对象，分别为DAGScheduler和TaskScheduler对象； 3.通过Task Scheduler...向Spark集群的Master请求注册，Master接收到请求以后，通知Worker启动Executor,Worker节点为Application启动Executor进程； 4.当Executor启动以后...，然后在Yarn集群中的某个NodeManager中启动ApplicationMaster； 3.ApplicationMaster启动完成以后向ResourceManager请求分配一批Container...使用场景：Yarn-client模式主要用于测试环境，因为使用该模式提交作业的时候，可以在客户端实时观察作业运行产生的日志及作业的运行状况；Yarn-cluster模式用于实际生产环境，因为其运行的作业所产生的日志是在远程的节点上...总结：以上简单介绍了三种Spark作业的提交方式；上述的三种模式中的每个组件的内部工作原理会在后续的文章一一解答，包括Master资源分配算法，DAGScheduler的stage划分算法，TaskScheduler
Spark节点的概念 一、Spark驱动器是执行程序中的main()方法的进程。它执行用户编写的用来创建SparkContext(初始化)、创建RDD，以及运行RDD的转化操作和行动操作的代码。...Spark初始化 1、每个Spark应用都由一个驱动器程序来发起集群上的各种并行操作。驱动器程序包含应用的main函数，并且定义了集群上的分布式数据集，以及对该分布式数据集应用了相关操作。...4、在初始化SparkContext的同时，加载sparkConf对象来加载集群的配置，从而创建sparkContext对象。 ...每个RDD都被分为多个分区，这些分区运行在集群的不同节点上。...现在，就可以创建出四个任务，并调度到合适的集群结点上。 Spark数据分区 1、Spark的特性是对数据集在节点间的分区进行控制。
首先 SparkContext 是在 Driver 程序里面启动的，可以看做 Driver 程序和 Spark 集群的一个连接，SparkContext 在初始化的时候，创建了很多对象，如下图所示： ?...同时，Spark 引入了堆外（Off-heap）内存，使之可以直接在工作节点的系统内存中开辟空间，进一步优化了内存的使用。堆内和堆外内存示意图如下： ?...2）Worker 工作节点，这个是 manager，是分舵主， 在整个集群中，可以有多个 Worker，如果 Worker 为零，什么事也做不了。 ...在 Slave 节点运行的 Node Manager(NM)，是集群中实际拥有资源的工作节点。...14.6 异常场景分析 上面说明的是正常情况下，各节点的消息分发细节。那么如果在运行中，集群中的某些节点出现了问题，整个集群是否还能够正常处理 Application 中的任务呢？
BlockManager BlockManager运行在每个节点上（包括Driver和Executor）。 他提供对本地或远端节点上的内存、磁盘及堆外内存中Block的管理。...、MemoryManager、MemoryStore、对集群中的所有BlockManager进行管理的BlockManagerMaster及各个节点上对外提供Block上传与下载服务的BlockTransferService...工作原理 在DAGShceduler中有一个BlockManagerMaster对象，该对象的工作就是负责管理全局所有BlockManager的元数据，当集群中有BlockManager注册完成的时候，...)创建BlockManager对象，这个BlockManager就是Driver上的BlockManager，它负责管理集群中Executor上的BlockManager。...是下了init方法， //该方法的作用就是初始化传输服务，通过传输服务可以从不同的节点上拉取Block数据 blockTransferService.init(this) shuffleClient.init
将配置好的Spark拷贝到其他节点上（注意节点的路径必须和master一样，否则master启动集群回去从节点中对应目录中去启动work,不一致会报No such file or directory...如果配置为spark on yarn上，那么必须启动spark和yarn集群而不需要启动hadoop） 启动后执行jps命令，主节点上有Master进程和Work进程，其他子节点上有Work进程，登录...Spark Shell中已经默认将SparkContext类初始化为对象sc。用户代码如果需要用到，则直接应用sc即可。...，该对象时提交spark程序的入口 textFile(hdfs://intsmaze-131:9000/words.txt)是hdfs中读取数据 flatMap(_.split(" "))先map在压平...配置Spark的高可用 到此为止，Spark集群安装完毕，但是有一个很大的问题，那就是Master节点存在单点故障，要解决此问题，就要借助zookeeper，并且启动至少两个Master节点来实现高可靠
Application：Spark应用程序 指的是用户编写的Spark应用程序。包含， (1) Driver功能代码 (2) 分布在集群中多个节点上运行的Executor代码。...Worker：计算节点 集群中任何可以运行Application代码的节点，类似于Yarn中的NodeManager节点。...Task：任务 被送到某个Executor上的工作任务；单个分区数据集上的最小处理流程单元。...Spark最神奇的地方就在于自动将函数分发到各个执行器节点上。这样只需在单一驱动程序中编程，Spark让代码自动在多个节点上并发执行，即简化并行、移动计算。...尽管Spark没有给出显示控制每个键具体落在哪一个工作节点上的方法，但是Spark可以确保同一组的键出现在同一个节点上。
，主要有集群管理节点cluster manager，工作节点worker，执行器executor，驱动器driver和应用程序application 五部分组成，下面详细说明每部分的特点。...（2）worker worker是spark的工作节点，用于执行任务的提交，主要工作职责有下面四点： worker节点通过注册机向cluster manager汇报自身的cpu，内存等信息。...四、spark作业运行流程 1. spark作业运行流程 spark应用程序以进程集合为单位在分布式集群上运行，通过driver程序的main方法创建sparkContext的对象与集群进行交互。...3. yarn资源管理器介绍 spark 程序一般是运行在集群上的，spark on yarn是工作或生产上用的非常多的一种运行模式。...没有yarn模式前，每个分布式框架都要跑在一个集群上面，比如说Hadoop要跑在一个集群上，Spark用集群的时候跑在standalone上。这样的话整个集群的资源的利用率低，且管理起来比较麻烦。
在2014年11月5日举行的Daytona Gray Sort 100TB Benchmark竞赛中，Databricks 用构建于206个运算节点之上的spark运算框架在23分钟内完成100TB数据的排序...Network 10Gbps 而206节点的Spark集群则直接使用了Amazon EC2 i2.8xlarge 节点，单个节点配置: CPU 32 vCores - 2.5Ghz Intel Xeon...Databricks团队在profilling排序程序时发现高速缓存未命中率（cachemissing rate）很高，原因是排序过程中，每一次数值比较所需的对象指针查找都是随机。...在Spark早期的版本中，Spark使用的是hash-based的shuffle，通常使用 HashMap 来对 shuffle 来的数据进行聚合，不会对数据进行提前排序。...因此，Scala的并行性明显优于面向对象的Java语言。Spark对于Scala的原生支持也是其优势之一。
因此我们必须对Spark作业的资源使用原理有一个清晰的认识，并知道在Spark作业运行过程中，有哪些资源参数是可以设置的，以及如何设置合适的参数值。...根据你使用的部署模式（deploy-mode）不同，Driver进程可能在本地启动（client模式），也可能在集群中某个工作节点上启动（cluster模式）。...YARN集群管理器会根据我们为Spark作业设置的资源参数，在各个工作节点上，启动一定数量的Executor进程，每个Executor进程都占有一定数量的memory和CPU core。...资源参数调优 以下参数就是Spark中主要的资源参数，每个参数都对应着作业运行原理中的某个部分，我这里也只能结合公司目前的情况给出一个相对靠谱的参数设置（这个不是绝对的，需要根据不同作业情况调整）...Driver在向YARN集群管理器申请资源时，YARN集群管理器会尽可能按照你的设置来在集群的各个工作节点上，启动相应数量的Executor进程。
无论我们希望运行什么样的Spark应用，都需要初始化SparkContext来驱动程序执行，从而将任务分配至Spark的工作节点中执行。...： master：Spark集群的入口url地址。...sparkHome：Spark安装目录。 pyFiles：.zip 或 .py 文件可发送给集群或添加至环境变量中。 Environment：Spark Worker节点的环境变量。...Conf：SparkConf对象，用于设置Spark集群的相关属性。 Gateway：选择使用现有网关和JVM或初始化新JVM。 JSC：JavaSparkContext实例。...Ps：我们没有在以下示例中创建任何SparkContext对象，因为默认情况下，当PySpark shell启动时，Spark会自动创建名为sc的SparkContext对象。
Spark的运行模式 Spark的运行模式多种多样，灵活多变，部署在单机上时，既可以用本地模式运行，也可以用伪分布模式运行，而当以分布式集群的方式部署时，也有众多的运行模式可供选择，这取决于集群的实际情况...其中Driver既可以运行在Master节点上中，也可以运行在本地Client端。...当用Spark-shell交互式工具提交Spark的Job时，Driver在Master节点上运行；当使用Spark-submit工具提交Job或者在Eclips、IDEA等开发平台上使用”new SparkConf.setManager...on YARN模式 Spark on YARN模式根据Driver在集群中的位置分为两种模式：一种是YARN-Client模式，另一种是YARN-Cluster模式 Yarn-Client模式中，Driver...YARN将分两个阶段运行该应用程序： 第一个阶段是把Spark的Driver作为一个ApplicationMaster在YARN集群中先启动； 第二个阶段是由ApplicationMaster创建应用程序
，每个集群一个，实现全局的资源管理和任务调度。...（比如使用spark-submit 执行程序jar包，就需要向ResourceManager注册，申请相应的容器，资源)，其中该ResourceManager提供一个调度策略的插件，负责将集群资源分配给多个队列和应用程序...（可以基于现有的能力调度和公平调度模型) 2.NodeManager(NM) 节点管理器，每个节点一个，实现节点的监控与报告。...实际上，每个应用的ApplicationMaster是一个详细的框架库。它结合从ResourceManager获得的资源和NodeManager协同工作来运行和监听任务。...、环境变量、依赖的外部文件等)连同Container中的资源信息封装到ContainerLaunchContext对象中，进而与对应的NodeManager通信，启动该任务。
02 新架构与选型 选型考量 考虑到这些因素和挑战，我们决定进行一些新的改变。以下是我们考虑架构升级的一些主要维度。 上云，弹性伸缩，灵活运维。利用云上的服务可以简化运维工作。...主要原因是 Spark、Impala、Hive 组件版本的差异导致任务出错或数据不一致，需要修改业务代码。这些问题在 PoC 和早期的迁移中没有覆盖到，算是个教训。...按照 JuiceFS 的处理，当文件存储在对象存储上时，它被逻辑上拆分为许多 chunks、slices 和 blocks，最终以 block 的形式存储在对象存储中。...因此，如果我们观察对象存储中的文件，实际上无法直接找到文件本身，而只能看到被分割成的小块。即使 OSS 提供了声明周期管理功能，但我们也无法基于表、分区或文件级别进行生命周期的配置。...如果要在 Gateway 上用 client 模式提交 Spark 任务，需要先将 Gateway 机器的 IP 加到 EMR 节点的 hosts 文件。默认可以使用 cluster 模式。
Java对象在堆中占用的内存，使得Spark对内存的使用效率更加接近硬件。...TaskScheduler负责按照FIFO或者FAIR等调度算法对批量Task进行调度；为Task分配资源；将Task发送到集群管理器的当前应用的Executor上，由Executor负责执行等工作。...3）集群管理器（Cluster Manager）会根据应用的需求，给应用分配资源，即将具体任务分配到不同Worker节点上的多个Executor来处理任务的运行。...Spark集群架构 从集群部署的角度看，Spark集群由集群管理器（Cluster Manager）、工作节点（Worker）、执行器（Executor）、驱动器（Driver）、应用程序（Application...目前，Standalone、YARN、Mesos、EC2等都可以作为Spark的集群管理器。 2）Worker：Spark的工作节点。在YARN部署模式下实际由NodeManager替代。
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