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电商网站的好处,合肥科技职业学院网站建设与管理,郑州seo优化外包顾问阿亮,wordpress 插件安全吗在Apache Spark的执行流程中#xff0c;Cluster Manager#xff08;集群管理器#xff09;扮演着核心协调者的角色#xff0c;其作用主要包括以下方面#xff1a;核心功能资源分配与调度负责与底层资源管理系统#xff08;如YARN、Mesos或Spark Standalone#xff09;协…在Apache Spark的执行流程中Cluster Manager集群管理器扮演着核心协调者的角色其作用主要包括以下方面核心功能资源分配与调度负责与底层资源管理系统如YARN、Mesos或Spark Standalone协商资源。根据应用程序需求如Executor内存、CPU核心数动态分配集群资源。任务协调启动Driver和Executor进程Driver启动后向Cluster Manager注册应用程序。Cluster Manager为应用程序分配Executor资源如Worker节点上的JVM进程。监控Executor状态处理节点故障时的资源重新分配。解耦设计通过抽象化资源管理层使Spark可适配多种集群环境例如Standalone模式使用Spark内置的集群管理器。YARN模式依赖Hadoop YARN的资源调度。Kubernetes模式利用容器化编排能力。工作流程示例用户提交Spark应用后Driver向Cluster Manager申请资源。Cluster Manager在Worker节点上启动Executor进程。Executor向Driver注册接收任务分片Task并执行计算。若Executor故障Cluster Manager会重新分配资源确保任务续跑。重要性Cluster Manager实现了资源统一调度与运行时隔离使得Spark能在不同基础设施上保持一致的编程模型。其设计显著提升了集群资源利用率同时保障了作业的容错性。提示部署模式的选择会影响Cluster Manager的具体实现但核心职责不变。