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Spark的运行架构分析(一)之架构概述

1:Spark的运行模式 2:Spark中的一些名词解释 3:Spark的运行基本流程 4:RDD的运行基本流程 一:Spark的运行模式 Spark的运行模式多种多样,灵活多变,部署在单机上时,既可以用本地模式运行,也可以用伪分布模式运行,而当以分布式集群的方式部署时,也有众多的运行模式可供选择,这取决于集群的实际情况,底层的资源调度即可以依赖外部资源调度框架,也可以使用Spark内建的Standalone模式。对于外部资源调度框架的支持,目前的实现包括相对稳定的Mesos模式,以及还在持续开发更新中的hadoop YARN模式。 在实际应用中,Spark应用程序的运行模式取决于传递给SparkContext 的Master环境变量的值,个别模式还需要依赖辅助的程序接口来配合使用,目前所支持的Master环境变量由特定的字符串或URL组成,如下: Local[N]:本地模式,使用N个线程 Local cluster[worker,core,Memory]:伪分布模式,可以配置所需要启动的虚拟工作节点的数量,以及每个工作节点所管理的CPU数量和内存尺寸 Spark://hos...

如何实现Docker应用的自定义弹性伸缩

简介 现在有很多客户很关心应用的自动弹性伸缩,有些客户也有自己的监控框架,并希望能跟阿里云容器服务进行集成。阿里云容器服务提供了服务弹性伸缩触发器,并能够跟监控框架集成来实现自定义的服务自动弹性伸缩。阿里云容器服务会自动采集容器的监控数据,并可以通过集成将监控数据发送到三方的监控框架中。有了监控数据,我们可以在监控框架中定义自己的报警规则,当指标发生报警的时候调用阿里云容器服务提供的触发器来进行容器的扩容或者缩容。 下面用Influxdb,Kapacitor来介绍怎样通过触发器跟监控框架集成实现自定义弹性伸缩。 生成服务的Scaling触发器 在阿里云容器服务的应用列表中,点击要进行自动扩容控制的应用,进入后点击“创建触发器” 然后选择“资源伸缩”,并选择要伸缩的服务名 生成的触发器如下: 调用sale out的时候需要添加参数&ty

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