标签：架构 Mesos 部署 Hadoop 模式 YARN Spark
Spark学习笔记整理 — 2018-06-23【Spark的部署模式与对比】
2018年06月23日 10:17:25 杨鑫newlfe 阅读数：1475更多
所属专栏： Scala学习笔记 流式计算笔记 Spark学习笔记
版权声明：学习交流为主，未经博主同意禁止转载，禁止用于商用。 https://blog.csdn.net/u012965373/article/details/80781341
本节首先介绍Spark支持的三种典型集群部署方式，即standalone、Spark on Mesos和Spark on YARN；然后，介绍在企业中是如何具体部署和应用Spark框架的，在企业实际应用环境中，针对不同的应用场景，可以采用不同的部署应用方式，或者采用Spark完全替代原有的Hadoop架构，或者采用Spark和Hadoop一起部署的方式。
Spark三种部署方式
Spark应用程序在集群上部署运行时，可以由不同的组件为其提供资源管理调度服务（资源包括CPU、内存等）。比如，可以使用自带的独立集群管理器（standalone），或者使用YARN，也可以使用Mesos。因此，Spark包括三种不同类型的集群部署方式，包括standalone、Spark on Mesos和Spark on YARN。
1.standalone模式
与MapReduce1.0框架类似，Spark框架本身也自带了完整的资源调度管理服务，可以独立部署到一个集群中，而不需要依赖其他系统来为其提供资源管理调度服务。在架构的设计上，Spark与MapReduce1.0完全一致，都是由一个Master和若干个Slave构成，并且以槽（slot）作为资源分配单位。不同的是，Spark中的槽不再像MapReduce1.0那样分为Map 槽和Reduce槽，而是只设计了统一的一种槽提供给各种任务来使用。
2.Spark on Mesos模式
Mesos是一种资源调度管理框架，可以为运行在它上面的Spark提供服务。Spark on Mesos模式中，Spark程序所需要的各种资源，都由Mesos负责调度。由于Mesos和Spark存在一定的血缘关系，因此，Spark这个框架在进行设计开发的时候，就充分考虑到了对Mesos的充分支持，因此，相对而言，Spark运行在Mesos上，要比运行在YARN上更加灵活、自然。目前，Spark官方推荐采用这种模式，所以，许多公司在实际应用中也采用该模式。
3. Spark on YARN模式
Spark可运行于YARN之上，与Hadoop进行统一部署，即“Spark on YARN”，其架构如图9-13所示，资源管理和调度依赖YARN，分布式存储则依赖HDFS。
图9-13 Spark on YARN架构
从“Hadoop+Storm”架构转向Spark架构
为了能同时进行批处理与流处理，企业应用中通常会采用“Hadoop+Storm”的架构（也称为Lambda架构）。图9-14给出了采用“Hadoop+Storm”部署方式的一个案例，在这种部署架构中，Hadoop和Storm框架部署在资源管理框架YARN（或Mesos）之上，接受统一的资源管理和调度，并共享底层的数据存储（HDFS、HBase、Cassandra等）。Hadoop负责对批量历史数据的实时查询和离线分析，而Storm则负责对流数据的实时处理。
图9-14 采用“Hadoop+Storm”部署方式的一个案例
但是，上面这种架构部署较为繁琐。由于Spark同时支持批处理与流处理，因此，对于一些类型的企业应用而言，从“Hadoop+Storm”架构转向Spark架构（如图9-15所示）就成为一种很自然的选择。采用Spark架构具有如下优点：
- 实现一键式安装和配置、线程级别的任务监控和告警；
- 降低硬件集群、软件维护、任务监控和应用开发的难度；
- 便于做成统一的硬件、计算平台资源池。
需要说明的是，Spark Streaming的原理是将流数据分解成一系列短小的批处理作业，每个短小的批处理作业使用面向批处理的Spark Core进行处理，通过这种方式变相实现流计算，而不是真正实时的流计算，因而通常无法实现毫秒级的响应。因此，对于需要毫秒级实时响应的企业应用而言，仍然需要采用流计算框架（如Storm）。
图9-15 用Spark架构同时满足批处理和流处理需求
Hadoop和Spark的统一部署
一方面，由于Hadoop生态系统中的一些组件所实现的功能，目前还是无法由Spark取代的，比如，Storm可以实现毫秒级响应的流计算，但是，Spark则无法做到毫秒级响应。另一方面，企业中已经有许多现有的应用，都是基于现有的Hadoop组件开发的，完全转移到Spark上需要一定的成本。因此，在许多企业实际应用中，Hadoop和Spark的统一部署是一种比较现实合理的选择。
由于Hadoop MapReduce、HBase、Storm和Spark等，都可以运行在资源管理框架YARN之上，因此，可以在YARN之上进行统一部署（如图9-16所示）。这些不同的计算框架统一运行在YARN中，可以带来如下好处：
- 计算资源按需伸缩；
- 不用负载应用混搭，集群利用率高；
- 共享底层存储，避免数据跨集群迁移。
图9-16 Hadoop和Spark的统一部署
标签：架构,Mesos,部署,Hadoop,模式,YARN,Spark 来源： https://blog.csdn.net/qq_18219755/article/details/91348622
本站声明： 1. iCode9 技术分享网（下文简称本站）提供的所有内容，仅供技术学习、探讨和分享； 2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关； 3. 关于本站的所有言论和文字，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关； 4. 本站文章均是网友提供，不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属；如您发现该文章侵犯了您的权益，可联系我们第一时间进行删除； 5. 本站为非盈利性的个人网站，所有内容不会用来进行牟利，也不会利用任何形式的广告来间接获益，纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。