简述Spark on Standalone运行过程 ？
参考回答
在 Spark on Standalone 模式下，Spark 集群由一个 Master 和多个 Worker 节点组成。运行过程大致如下：
- 启动 Master：首先启动一个 Spark Master，它负责管理和调度集群中的任务。
- 启动 Worker：Worker 节点连接到 Master，注册并等待任务的分配。
- 提交应用程序：用户通过
spark-submit提交应用，Master 接收并调度任务。 - 任务调度与分配：Master 根据 Worker 的资源状况，将任务分配给相应的 Worker。
- 执行任务：Worker 执行任务，生成计算结果并返回给 Master。
- 任务完成：当所有任务完成时，Master 通知用户任务执行完毕。
详细讲解与拓展
1. Master与Worker
- Master节点：作为集群的资源调度中心，Master负责整个集群的资源管理。它接收任务请求，并决定如何将任务分配给Worker节点。
- Worker节点：负责执行实际的计算任务。每个 Worker 节点运行多个 Executor，Executor 负责任务的具体计算。
2. 启动过程
- Master启动：通过
./sbin/start-master.sh启动Master，Master在启动时会在特定端口（通常是4040）监听Web界面。 - Worker启动：通过
./sbin/start-worker.sh启动 Worker，Worker 会连接到 Master 节点并注册自己。
3. 任务调度
- 用户通过
spark-submit提交应用程序，Master 节点会对任务进行调度，考虑 Worker 的资源状况，将任务分配给各个 Worker 执行。 - Spark 会将任务划分为多个 Stage，每个 Stage 再拆分为多个 Task，任务会根据需要分配到不同的 Executor 上执行。
4. 任务执行
- Executor：Executor 是 Spark 运行计算任务的地方，每个 Worker 节点上都可以有多个 Executor。任务执行时，Executor 会读取数据、执行计算，并将结果返回给 Master。
- DAG：任务的执行是通过 DAG（有向无环图）来调度的，Spark 会根据任务的依赖关系安排任务的执行顺序。
5. 集群资源管理
- 在 Standalone 模式下，Master 会监控各个 Worker 的资源使用情况，并在资源允许的情况下分配任务。Master 会根据每个 Worker 节点的可用内存和CPU来优化资源调度。
6. 故障恢复
- 在任务执行过程中，如果某个 Worker 节点失败，Master 会重新调度未完成的任务。Spark 通过容错机制保证任务的恢复，确保集群的高可用性。
7. 任务结束
- 当所有任务都完成时，Master 会通知用户任务已完成，并关闭相关的 Executor 和 Worker 节点。
总结
Spark on Standalone 模式的运行过程包括了 Master 节点的资源调度、Worker 节点的任务执行以及 Executor 的计算执行。它通过 spark-submit 提交应用程序，Master 根据集群资源调度任务，Worker 节点执行计算并返回结果。整个过程通过 DAG 管理任务依赖和执行顺序，同时具备故障恢复机制确保任务的成功执行。