Spark是如何跨集群进行数据分区和分布的?

提问者:帅平 问题分类:面试刷题
Spark是如何跨集群进行数据分区和分布的?
1 个回答
不长发及腰
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Spark 提供了一些机制来跨集群进行数据分区和分布,其中包括:
外部数据源:Spark 可以通过支持不同的外部数据源来跨集群进行数据分布,例如读取和写入 Hadoop 分布式文件系统(HDFS)、Amazon S3、Cassandra、HBase 等。使用外部数据源,Spark 可以将数据分散在不同的集群之间。
透明数据访问(TDA):透明数据访问是一种跨集群访问数据的机制,它通过将数据的访问封装在抽象层中来实现。Spark 中的 TDA 机制支持访问不同的数据源,例如 HDFS、Cassandra、HBase 等,并提供了一致的 API 来访问这些数据源。
Spark on Kubernetes:Spark 提供了在 Kubernetes 上运行的支持,这样就可以跨多个 Kubernetes 集群运行 Spark 应用程序。使用 Kubernetes,Spark 可以自动管理资源,并将数据分布在不同的 Kubernetes 集群之间。
Spark Standalone Cluster:Spark 也可以在独立的集群上运行。在这种情况下,Spark 可以使用独立的集群管理器来管理资源,例如 YARN 或 Mesos。Spark 独立集群可以通过启动多个 Spark 集群来跨集群分布数据。
总之,Spark 提供了多种机制来跨集群进行数据分布和分区,开发人员可以根据自己的需求选择最适合的机制。
发布于:1年前 (2023-03-27) IP属地:四川省
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