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《Spark大数据分析:核心概念、技术及实践》一3.2 总体架构

本节书摘来自华章出版社《Spark大数据分析:核心概念、技术及实践》一书中的第3章,第3.2节,作者[美] 穆罕默德·古勒(Mohammed Guller),更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 3.2 总体架构 一个Spark应用包括5个重要部分:驱动程序、集群管理员、worker、执行者、任务(见图3-1)。 3.2.1 worker worker为Spark应用提供CPU、内存和存储资源。worker把Spark应用当成分布式进程在集群节点上执行。 3.2.2 集群管理员 Spark使用集群管理员来获得执行作业所需要的集群资源。顾名思义,集群管理员管理集群中worker节点的计算资源。它能跨应用从底层调度集群资源。它可以让多个应用分享集群资源并且运行在同一个worker节点上。 Spark目前支持三种集群管理员:单独模式

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利用OpenVSwitch构建多主机Docker网络 【编者的话】当你在一台主机上成功运行Docker容器后,信心满满地打算将其扩展到多台主机时,却发现前面的尝试只相当于写了个Hello World的入门程序,多主机的网络设置成了下一道门槛。在你尝试各种方案时不妨先看看本文,或许就会豁然开朗,发现原来也不复杂。嗯,是的,本文用到了 OpenVSwitch。 运行Docker已经不是什么新鲜事,网上有很多入门教程来帮助你在一台主机上运行容器。这台主机可以是Linux服务器,也可以是Mac(借助类似boot2docker的项目)。 在多台主机上运行却是另外一回事…… 可选方案: 分别在每台主机上运行Docker,在公网或内网网卡上暴露端口以便容器间相互通讯。这可能比较麻烦,而且会引发安全问题。 运行类似Weave的中间层方案来完全地抽象网络。这个项目前景不错,不过还太年轻,尚未与compose(之前的fig)或maestro-ng这类编排工具整合。 运行类似Deis或Flynn的Docker多主机一站式方案。这可能不在你的考虑范围内。 在主机间的网状网络中创建一个共享网桥,让Docker服...

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