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kylin.engine.spark-conf.spark.submit.deployMode cluster 模式详解介绍

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10月25日 发表在 图文创作、问答社区 / My Coding Q&A Community 阅读 254 评论 20 | 免费使用 “AI大模型GPT4.0” 提问

"kylin.engine.spark-conf.spark.submit.deployMode cluster" 是指 Apache Kylin 在使用 Apache Spark 进行计算时的部署模式选项。它有两种可能的值：'client' 和 'cluster'。

  1. 'client' 模式 - 在这个模式下，Spark driver 运行在提交应用程序的机器上。即使任务跨多个集群节点分发，driver 依然在本地运行。

  2. 'cluster' 模式 - 在此模式下，Spark driver 运行在集群中的一个工作节点上。任务会从该节点被发送到各个工作节点。

"kylin.engine.spark-conf.spark.submit.deployMode cluster" 表示你正在设定 Kylin 使用 Spark 的 'cluster' 模式。这意味着 Spark 的 driver 将在集群的工作节点上运行，而不是在你的本地机器上。这种模式可提供更高的扩展性和容错能力，但可能会增加一些网络开销，并且需要确保所有节点上都安装了必要的依赖库。

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处女
11月03日

选择 'cluster' 模式可以提高应用的容错能力，但需要注意网络开销。

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杳然： @处女

选择 'cluster' 模式确实对容错能力有积极影响。这种模式通过将驱动程序和执行者都放在集群中，确保了即使某些节点失效，任务也能继续执行。然而，网络开销明显是一个需要关注的问题，尤其是在数据量大或节点较多的情况下。

一个实践中的建议是，尽量优化数据的序列化和压缩，例如使用 Kryo 序列化。简单的配置示例如下：

sparkConf.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
sparkConf.set("spark.kryo.registrator", "your.package.YourKryoRegistrator")

此外，建议在 Spark UI 中监控应用的性能，以识别可能的网络瓶颈，并进行相应的优化。详细的性能调优可以参考官方文档 Spark Performance Tuning 。

保持链路健康和网络延迟低是成功使用 'cluster' 模式的关键，确保根据具体工作负载进行适当的配置与调优。

11月21日 回复 举报
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度她余生
11月05日

文中提到了部署模式的两种选择，详细解释了客户端和集群模式的区别，实用性很强。

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乱墙： @度她余生

对于部署模式的选择，特别是在使用 Spark 的场景下，确实很重要。客户端模式与集群模式的区别决定了任务的执行方式和资源的使用效率。在客户端模式下，Driver 程序在本地运行，而在集群模式下，Driver 程序则在集群上运行，这样可以更好地利用集群资源。

在选择适合的模式时，可以考虑以下几点：

  1. 任务规模：如果任务需要大量的计算资源，选择集群模式会更合适。

  2. 网络延迟：在客户端模式下，网络延迟可能会影响性能，而在集群模式下，资源和任务可以更高效地在相同网络环境中运行。

  3. 开发和调试：客户端模式可能更方便调试，因为所有的日志和错误信息可以在本地轻松获取。

以下是一个选择部署模式的简单代码示例（假设使用 Spark 提交命令）：

# 以集群模式提交任务
spark-submit --master spark://<master-url>:7077 --deploy-mode cluster \
  --class com.example.MySparkApp my-spark-app.jar

# 以客户端模式提交任务
spark-submit --master local[4] --deploy-mode client \
  --class com.example.MySparkApp my-spark-app.jar

建议在实践中，通过测试不同的部署模式来观察对性能的影响。相关的官方文档也可以提供更多的细节与示例，访问 Apache Spark Documentation 可以获取更多信息。

11月19日 回复 举报
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绿茶香氛
11月15日

更多信息可以参考 Apache Spark 官方文档 以了解提交模式的详细区别。

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花小朶： @绿茶香氛

在处理 Spark 应用程序的部署模式时，理解 cluster 模式和其他模式之间的区别确实非常重要。除了参考 Apache Spark 官方文档，考虑在实际应用中如何使用这些模式也很有帮助。在 cluster 模式下，应用程序驱动程序会运行在集群的工作节点上，这样可以更有效地管理资源。

为了更好地理解，可以考虑以下示例代码，展示如何在 Spark 中设置部署模式为 cluster：

spark-submit \
  --class com.example.MyApp \
  --master spark://your-spark-master:7077 \
  --deploy-mode cluster \
  /path/to/your/spark-application.jar

通过这种方式，可以将应用程序提交到集群中执行，而不是本地，适合处理大规模的数据集。在实际应用中，通常需要确保所有依赖项都已正确打包并随应用程序一起上传。

还可以查看 Apache Spark Deployment Modes 了解更多细节与示例，这将有助于掌握每种模式的优缺点，以及如何选择适合您的应用场景的最佳方法。

11月20日 回复 举报
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未了情
11月17日

文中的分析清晰准确。使用 Spark 'cluster' 模式时确实要确保所有节点拥有相同的配置和依赖。

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太阳： @未了情

在使用 Spark 的 cluster 模式时，确保节点之间的环境一致性确实非常重要。这不仅涉及到配置文件的统一，还包括所有依赖库和计算环境的正确安装。可考虑使用工具如 Docker 来封装环境，确保在不同节点上可以得到相同的执行结果。例如，运行以下 Docker 命令可以帮助快速启动 Spark 集群：

docker run -d -p 8080:8080 \
  --name spark-master \
  bitnami/spark:latest \
  /opt/bitnami/spark/bin/spark-class org.apache.spark.deploy.master.Master

同时，为了简化依赖管理，可以利用 Maven 或 SBT 在构建 Spark 应用时自动引入必要的依赖。这样可以确保在不同节点上运行的 Spark 应用是相同的。例如，Maven 的 pom.xml 片段如下：

<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-core_2.12</artifactId>
    <version>3.1.2</version>
</dependency>

此外，建议参考 Apache Spark 的官方文档以获取更多关于配置和最佳实践的信息：Apache Spark Documentation. 这样的准备可以大大提高集群的稳定性与性能。

11月19日 回复 举报
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天涯孤寂
11月18日

个人建议在大规模数据处理时，使用 'cluster' 模式, 虽然配置复杂，但可提高效率和可靠性。

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梦醒了： @天涯孤寂

对于使用 'cluster' 模式进行大规模数据处理的建议，确实值得关注。在这种模式下，驱动程序在集群的工作节点上运行，能够利用集群的资源来处理更大规模的数据集，从而提高整体的处理效率和容错能力。如果配置得当，集群模式的性能优势会尤为显著。

例如，考虑到数据倾斜的情况，可以通过合理设置 spark.sql.shuffle.partitions 来调整分区数量，从而避免在某些节点上产生过大的工作负载。

spark.conf.set("spark.sql.shuffle.partitions", "500") // 调整分区数量

此外，建议在 Spark 应用中启用 dynamic allocation，以便在运行期间动态调整执行资源，这样可以进一步提高资源利用率。例如，可以通过以下配置启用动态分配：

--conf "spark.dynamicAllocation.enabled=true" \
--conf "spark.dynamicAllocation.maxExecutors=100"

还有，考虑结合使用 Spark UI 监控集群的运行情况，及时调整作业参数，从而在持续优化中提高处理效率。

更多关于 Spark 集群模式的最佳实践可以参考 Apache Spark 官方文档。

11月15日 回复 举报
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痴人
11月29日

对于有高可靠性和扩展性需求的应用来说，'cluster' 模式可能更合适，不过其依赖之多需要额外关注。

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失心疯： @痴人

对于'cluster'模式的讨论确实是一个重要话题，特别是在构建对高可靠性和扩展性要求较高的应用时。在使用这个模式时，确实需要对依赖项进行仔细管理，以确保作业的稳定性和可扩展性。

在实际应用中，可以考虑使用 Apache Spark 的 spark-submit 命令来启动作业，并结合用到的依赖项。例如，以下是一个在集群模式下提交作业的基本示例：

spark-submit \
  --class com.example.YourMainClass \
  --master spark://your-spark-cluster:7077 \
  --deploy-mode cluster \
  --jars path/to/your/dependency.jar \
  path/to/your/application.jar

这种方式不仅能显著提高应用的可伸缩性，还能通过集群内的多节点分担负载。进一步参考 Spark 官方文档，了解如何配置和优化集群设置，以适应具体的应用需求，可以访问 Apache Spark Documentation.

同时，也可以关注 Spark 提供的 spark.executor.instances 和 spark.executor.cores 等配置参数，以调优性能和资源利用率。这些细节在实施过程中往往能带来显著的效果。

11月12日 回复 举报
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流年
12月08日

如果驱动器程序与数据源或参数紧密结合，或需矛盾解析，'client' 模式可能更合适。

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变成： @流年

对于选择 'client' 模式与 'cluster' 模式的讨论，确实在某些情况下，'client' 模式可以更加灵活，尤其是在需要紧密结合驱动器程序与数据源时。比如在进行实时数据处理或需要频繁调整参数的场景下，使用 'client' 模式可以直接在本地环境中优化和调试代码，极大提高开发效率。

例如，在使用 Spark 进行实时流处理时，可以这样连接数据源：

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("RealTimeProcessing")
  .master("local[*]") // 使用 client 模式
  .getOrCreate()

val inputDF = spark.readStream
  .format("kafka")
  .option("kafka.bootstrap.servers", "localhost:9092")
  .option("subscribe", "topic_name")
  .load()

// 处理逻辑
val transformedDF = inputDF.selectExpr("CAST(value AS STRING)")

// 输出结果
transformedDF.writeStream
  .format("console")
  .start()
  .awaitTermination()

使用 'client' 模式，开发者能够在本地实时查看结果，更高效地调试数据处理逻辑。

当然，选择模式时要考虑到集群资源、任务规模以及网络延迟等因素。如果任务重、数据量大，或需要分布式计算优势，'cluster' 模式则更为适合。

也可参考官方文档 Apache Spark Documentation 更深入了解这两种模式之间的差异和适用场景。

11月16日 回复 举报
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洒脱
12月16日

初学者可能不知道如何配置这类模式。我建议阅读一些教程并尝试在测试环境中实验。

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老酒： @洒脱

配置 Spark 的集群模式确实需要一些背景知识。建议可以查看 Apache Spark 的官方文档，特别是关于 Cluster Mode 的部分，以便更好理解与配置。

在实验环境中进行测试是非常有效的，可以通过以下方法基本配置 Spark 的集群模式。首先，可以在 spark-defaults.conf 中设置如下参数：

spark.master                    spark://<master-ip>:7077
spark.submit.deployMode          cluster

然后，在提交 Spark 作业时，可以使用 spark-submit 命令：

spark-submit --master spark://<master-ip>:7077 --deploy-mode cluster --class <your-main-class> <your-application-jar>

在测试的过程中，可以监控 Spark 的 Web UI 以获取集群状态和任务进度。掌握了基础配置后，逐步探索更高级的特性，比如动态资源分配，将会对使用场景有很大帮助。

11月16日 回复 举报
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圣女不败-◎
12月25日

文中未提供代码示例，可参考如下代码示例来配置： ./bin/spark-submit --deploy-mode cluster --master yarn yourApp.py

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背景： @圣女不败-◎

对于 cluster 模式的 Kylin 配置，建议进一步关注不同参数的影响，例如可以通过在提交命令中添加一些额外的配置来优化性能。除了基本的 spark-submit 命令，还可以考虑设置 --conf 参数来调整内存和并行度。

例如，下面的命令展示了如何设置 executor 的内存和核心数：

./bin/spark-submit \
  --deploy-mode cluster \
  --master yarn \
  --conf spark.executor.memory=4g \
  --conf spark.executor.cores=2 \
  yourApp.py

这种方式可以有效提升应用的性能，尤其是在处理大数据集时。在配置过程中，可参考 Spark 官方文档了解更多参数的详细配置：Spark Configuration。

此外，Cluster 模式中，应用程序会在集群的某个节点上启动，因此要确保你的资源管理器如 YARN 已正确配置，具备足够资源。此外，了解 Spark 任务的调度和资源分配机制也很重要，以避免资源浪费。

这些细节都可能影响到最终的执行效率，建议在进行生产部署前进行充分测试。

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空白
12月30日

实现 kylin.engine.spark-conf.spark.submit.deployMode，需兼顾集群环境，这增加了实现的复杂度。

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樱花： @空白

在讨论 kylin.engine.spark-conf.spark.submit.deployMode 的主题时，确实需要考虑集群环境的特性。配置部署模式为 cluster 时，任务在集群的节点上运行，这可能影响性能和资源管理的策略。例如，当使用 YARN 作为资源管理工具时，合理配置应用的资源请求极为重要。

在运行 Spark 应用时，可以通过以下代码示例设置相关配置：

val conf = new SparkConf()
  .setAppName("Kylin Spark Job")
  .setMaster("yarn")
  .set("spark.submit.deployMode", "cluster")

val spark = SparkSession.builder.config(conf).getOrCreate()

同时，对于在 Spark 集群模式下的调试和监控，确保用户能够访问集群的 Web UI，利用该界面查看任务的执行情况非常重要。集群环境运行时，建议过程中加入日志记录，以便于发现潜在问题。

有关如何在 Spark 中合理配置和使用集群的更多信息，可以参考 Apache Spark 文档中关于集群调用的部分：Apache Spark Deployment Modes。这样，有助于更好地理解集群模式下的动态和要求。

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