spark cluster 客户端和driver的区别

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mob649e81693c66 2024-01-23 09:16:51 ©著作权

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Spark Cluster 客户端和 Driver 的区别

在使用 Spark 进行分布式计算时，我们常常会遇到两个概念：Spark Cluster 客户端和 Driver。虽然它们都是 Spark 架构中的组件，但它们在功能和角色上存在一些重要的区别。

Spark Cluster 客户端

Spark Cluster 客户端是指与 Spark 集群进行交互的客户端程序。它负责与集群的资源管理器进行通信，提交作业和获取计算结果。Spark 提供了多种类型的客户端，如 Spark Shell、Spark Submit、Jupyter Notebook 等。

在 Spark 集群中，客户端应用程序主要负责以下几个任务：

创建 SparkContext：在客户端应用程序中，我们通常需要创建一个 SparkContext 对象，它是 Spark 应用程序的入口点。通过 SparkContext，客户端可以连接到集群并与之交互。
```
# 创建 SparkContext
from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext(appName="myApp")
```
设置 Spark 应用程序的配置：通过客户端，我们可以设置 Spark 应用程序的各种配置选项，如执行模式、内存分配、并行度等。这些配置将影响 Spark 集群中的执行。
```
# 设置 Spark 应用程序的配置
sc.setLogLevel("WARN")
```
提交作业：客户端负责将作业提交到集群中执行。作业可以是 Spark 的 RDD 转换和操作，也可以是 Spark SQL 查询。
```
# 提交作业
rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])
result = rdd.reduce(lambda x, y: x + y)
print(result)
```
获取计算结果：作业执行完成后，客户端可以获取计算结果并进行后续处理。
```
# 获取计算结果
print("Result:", result)
```

可以看出，Spark Cluster 客户端主要负责与 Spark 集群进行通信，并提交作业和获取计算结果。它并不直接参与计算，而是将作业提交到集群中的 Driver 程序中执行。

Driver

Driver 是 Spark 集群中的一个独立进程，负责作业的调度和控制。每个 Spark 应用程序都有一个 Driver 程序，它运行在集群中的某个节点上，可以是 Master 节点或 Worker 节点。Driver 获取客户端提交的作业，并将其划分为多个任务，然后将这些任务分发给集群中的 Executor 进程执行。

在 Spark 集群中，Driver 所扮演的角色非常重要：

作业调度和划分任务：Driver 负责将客户端提交的作业划分为多个任务，并将这些任务分发给集群中的 Executor 进程执行。它决定了作业的执行顺序和并行度。
任务监控和容错：Driver 监控任务的执行情况，收集任务的执行结果，并根据需要进行容错处理。如果某个任务执行失败，Driver 可以重新分配任务。
资源管理和任务调度：Driver 负责向集群资源管理器请求计算资源，并根据作业的需要调度任务的执行。它决定了作业的运行时间和资源消耗。

从上面的描述可以看出，Driver 在 Spark 集群中扮演着非常重要的角色。它负责作业的调度和控制，并与 Executor 协同工作，实现分布式计算。