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Spark生态介绍-2
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PART1Spark集群运行概述
Spark集群运行概述Spark的一大好处就是可以通过增加机器数量并使用集群模式运行，来扩展程序的计算能力。Spark可以在各种各样的集群管理器（Hadoop VARN、Apache Mesos等）上运行。所以Spark应用既能够适应专用集群，又能用于共享的云计算环境。
PART2Spark运行时架构
Spark运行时架构在分布式环境下，Spark集群采用的是主/从结构。在一个Spark集群中，有一个节点负责中央协调，调度各个分布式工作节点。这个中央协调节点被称为驱动器（Driver）节点，与之对应的工作节点被称为执行器（executor）节点。驱动器节点可以和大量的执行器节点进行通信，它们都作为独立的Java过程运行。驱动器节点和所有的执行器节点一起被称为一个Spark应用（application）。
分布式Spark应用中的组件
Spark运行时架构驱动器节点。Spark驱动器是执行你的程序中的main()方法的进程。 执行器节点。Spark执行器节点是一种工作进程，负责在Spark作业中运行任务，任务间相互独立。集群管理器。Spark依赖于集群管理器来启动执行器节点，而在某些特殊情况下，也依赖集群管理器来启动驱动器节点。
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