Skip to main content

Khác nhau giữa các chế độ triển khai giữa Local, Standalone và YARN trong Spark

Trong Apache Spark, có ba chế độ triển khai chính: Local, Standalone và YARN. Dưới đây là sự khác biệt giữa chúng:

  • Chế độ triển khai Local:
    • Chế độ triển khai Local là chế độ đơn giản nhất và được sử dụng cho môi trường phát triển và kiểm thử.
    • Khi chạy trong chế độ Local, Spark sẽ chạy trên một máy tính duy nhất bằng cách sử dụng tất cả các luồng CPU có sẵn trên máy đó.
    • Đây là chế độ phù hợp cho các tác vụ nhỏ và không yêu cầu phân tán dữ liệu.
  • Chế độ triển khai Standalone:
    • Chế độ triển khai Standalone cho phép bạn triển khai một cụm Spark độc lập bao gồm nhiều máy tính.
    • Trong chế độ này, một máy tính được chọn làm "Spark Master" và các máy tính khác được kết nối với Spark Master như là "Spark Workers".
    • Spark Master quản lý việc phân phối công việc và quản lý tài nguyên giữa các Spark Workers.
    • Chế độ Standalone phù hợp cho triển khai Spark trên các cụm máy tính riêng lẻ mà không có hệ thống quản lý cụm chuyên dụng.
  • Chế độ triển khai YARN:
    • YARN (Yet Another Resource Negotiator) là một hệ thống quản lý cụm phân tán của Apache Hadoop, được sử dụng để quản lý tài nguyên trong môi trường phân tán.
    • Chế độ triển khai YARN cho phép bạn triển khai Spark trên cụm YARN đã tồn tại, sử dụng các tài nguyên quản lý bởi YARN.
    • Spark sẽ là một ứng dụng YARN và sẽ gửi yêu cầu tài nguyên tới YARN ResourceManager để thực hiện các tác vụ tính toán.
    • Chế độ triển khai YARN phù hợp cho việc tích hợp Spark với hệ sinh thái Hadoop và triển khai Spark trên các cụm dữ liệu lớn.
    • Tùy thuộc vào yêu cầu và môi trường triển khai, bạn có thể chọn chế độ triển khai phù hợp với nhu cầu của mình.
Tham khảo video:



Labels:

Comments

Post a Comment

Popular posts from this blog

Apache Spark Discretized Streams (DStreams) with Pyspark

Apache Spark Discretized Streams (DStreams) with Pyspark SPARK STREAMING What is Streaming ? Try to imagine this; in every single second , nearly 9,000 tweets are sent , 1000 photos are uploaded on instagram, over 2,000,000 emails are sent and again nearly 80,000 searches are performed according to Internet Live Stats. So many data is generated without stopping from many sources and sent to another sources simultaneously in small packages. Many applications also generate consistently-updated data like sensors used in robotics, vehicles and many other industrial and electronical devices stream data for monitoring the progress and the performance. That’s why great numbers of generated data in every second have to be processed and analyzed rapidly in real time which means “ Streaming ”. DStreams Spark DStream (Discretized Stream) is the basic concept of Spark Streaming. DStream is a continuous stream of data.The data stream receives input from different kind of sources like Kafka, Kinesis
Post a Comment
Read more

Reference Hadoop HDFS config Files

Trong Hadoop HDFS (Hadoop Distributed File System), có một số file cấu hình quan trọng để tùy chỉnh và điều chỉnh các thành phần của hệ thống. Dưới đây là một số file cấu hình quan trọng trong Hadoop HDFS và ý nghĩa của chúng: 1./ hdfs-site.xml : File này chứa cấu hình cho các thuộc tính liên quan đến HDFS. Đây là nơi bạn có thể thiết lập các cấu hình như kích thước block mặc định, số lượng bản sao dữ liệu, quyền truy cập, v.v. Điều chỉnh các giá trị trong file này có thể ảnh hưởng đến hiệu suất và tính sẵn sàng của HDFS. 2./ core-site.xml: File này chứa cấu hình cho các thuộc tính cơ bản của Hadoop. Nó bao gồm thông tin về tên miền Hadoop, địa chỉ máy chủ NameNode và các cài đặt liên quan đến mạng như cổng giao tiếp và giao thức. 3./ hdfs-default.xml : Đây là file mẫu chứa tất cả các thuộc tính có thể được cấu hình trong HDFS. File này cung cấp mô tả chi tiết và giá trị mặc định của mỗi thuộc tính. Nếu bạn muốn thay đổi một thuộc tính nào đó, bạn có thể sao chép nó vào hdfs-s
Post a Comment
Read more