“Spark的部署模式”的版本间的差异

2020年7月10日 (五) 08:04的版本

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。

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。

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。

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。

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）。