小编给大家分享一下spark运行模式得示例分析，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！
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运行Spark最简单的方法是通过Local模式（即伪分布式模式）。
运行命令为：./bin/run-example org.apache.spark.examples.SparkPi local
Standalone模式下，集群启动时包括Master与Worker，其中Master负责接收客户端提交的作业，管理Worker。提供了Web展示集群与作业信息。
提交作业有两种方式，分别是Driver（作业的master，负责作业的解析、生成stage并调度task到，包含DAGScheduler）运行在Worker上，Driver运行在客户端。接下来分别介绍两种方式的作业运行原理。
通过org.apache.spark.deploy.Client类执行作业，作业运行命令如下：
./bin/spark-class org.apache.spark.deploy.Client launch spark://host:port file:///jar_url org.apache.spark.examples.SparkPi spark://host:port
作业执行流如图1所示。
图1
作业执行流程描述：
客户端提交作业给Master
Master让一个Worker启动Driver，即SchedulerBackend。Worker创建一个DriverRunner线程，DriverRunner启动SchedulerBackend进程。
另外Master还会让其余Worker启动Exeuctor，即ExecutorBackend。Worker创建一个ExecutorRunner线程，ExecutorRunner会启动ExecutorBackend进程。
ExecutorBackend启动后会向Driver的SchedulerBackend注册。SchedulerBackend进程中包含DAGScheduler，它会根据用户程序，生成执行计划，并调度执行。对于每个stage的task，都会被存放到TaskScheduler中，ExecutorBackend向SchedulerBackend汇报的时候把TaskScheduler中的task调度到ExecutorBackend执行。
所有stage都完成后作业结束。
直接执行Spark作业，作业运行命令如下（示例）：
./bin/run-example org.apache.spark.examples.SparkPi spark://host:port
作业执行流如图2所示。
图2
作业执行流程描述：
客户端启动后直接运行用户程序，启动Driver相关的工作：DAGScheduler和BlockManagerMaster等。
客户端的Driver向Master注册。
Master还会让Worker启动Exeuctor。Worker创建一个ExecutorRunner线程，ExecutorRunner会启动ExecutorBackend进程。
ExecutorBackend启动后会向Driver的SchedulerBackend注册。Driver的DAGScheduler解析作业并生成相应的Stage，每个Stage包含的Task通过TaskScheduler分配给Executor执行。
所有stage都完成后作业结束。
这里Spark AppMaster相当于Standalone模式下的SchedulerBackend，Executor相当于standalone的ExecutorBackend，spark AppMaster中包括DAGScheduler和YarnClusterScheduler。
以上是“spark运行模式得示例分析”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！