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spark每台物理机可以启动
park每台物理机可启动多个Executor，具体数量依集群配置、资源状况及任务
Spark中,每台物理机可以启动的组件及相关内容如下：
Master节点
- 功能：负责接收用户提交的作业，将作业分解成多个Task，并将Task分发给Worker节点,最后收集所有Worker节点的结果并返回给用户。
- 启动方式：在一台机器上执行
$SPARK_HOME/sbin/start-master.sh命令即可启动Master节点。
Worker节点
- 功能：接收Master节点分配的Task，将Task转换为一个或多个Executor，然后由Executor执行Task,并将结果返回给Master节点。
- 启动方式：在每台机器上执行
$SPARK_HOME/bin/spark-class org.apache.spark.deploy.worker.Worker spark://<master-hostname>:<master-port>命令，其中<master-hostname>和<master-port>需要替换为实际的Master节点的主机名和端口号。
Driver进程
- 功能：负责作业的调度，向资源管理器为Executor申请资源，向Executor分发Task,并收集Task处理完成的结果。
- 启动方式：可以通过
spark-shell命令启动，此时Driver进程会在当前机器上启动；也可以通过spark-submit命令提交应用程序，指定--deploy-mode为client或cluster，若为client模式，Driver进程在提交应用程序的客户端机器上启动，若为cluster模式，Driver进程在集群上的Work Node启动。
Executor进程
- 功能：负责执行Task，并与Driver进程交互,汇报执行结果。
- 启动方式：当Driver进程向资源管理器申请到资源后，会在相应的Worker节点上启动Executor进程，一个Spark应用中一般有多个Executor,同一台物理机可以有多个Executor。
以下是不同模式下各组件在每台物理机上的启动情况归纳表格：
| 模式 | Master节点 | Worker节点 | Driver进程 | Executor进程 |
|---|---|---|---|---|
| Standalone模式 | 1台（整个集群中） | 多台（根据集群规模） | 在提交作业的机器上或集群中的Work Node上（取决于部署模式） | 在各个Worker节点上，可多个 |
| YARN模式 | 无需单独启动（由YARN资源管理器管理） | 无需单独启动（由YARN资源管理器管理） | 在提交作业的机器上或集群中的NodeManager上（取决于部署模式） | 在各个NodeManager管理的容器中，可多个 |
| Mesos模式 | 无需单独启动（由Mesos资源管理器管理） | 无需单独启动（由Mesos资源管理器管理） | 在提交作业的机器上或集群中的Mesos节点上（取决于部署模式） | 在各个Mesos节点管理的容器中，可多个 |
| Local模式 | 无需启动 | 无需启动 | 在本地机器上 | 在本地机器上，可多个（根据配置） |
FAQs
问题1：在Spark Standalone模式中，如果一台物理机既作为Master节点又作为Worker节点,会对性能有什么影响？
回答：在这种情况下，该物理机既要承担Master节点的任务调度和管理职责，又要作为Worker节点执行任务，这可能会导致资源竞争，例如CPU、内存等资源被Master和Worker进程同时占用，从而影响整体性能，尤其是当作业规模较大时，可能会出现性能瓶颈，因为Master节点的调度决策可能会受到自身负载的影响,而Worker节点的执行效率也会因资源分配不足而降低。
问题2：在Spark应用中,如何控制每台物理机上启动的Executor数量？
回答：可以通过设置spark.executor.instances参数来控制每台物理机上启动的Executor数量，该参数可以在提交应用程序时通过--conf spark.executor.instances=<num>命令行参数指定，也可以在Spark配置文件中进行设置，还可以结合spark.executor.cores和spark.executor.memory等参数来合理分配资源，以确保每个Executor都能获得足够的CPU核心数和内存资源，从而提高应用
