Spark的三种集群deploy模式对比

Spark有三种集群部署模式，或者叫做集群管理模式。分别是standalone，YARN和Mesos。这三种模式其实都是master/slave模式。

那么在实际的项目中，我们该如何对比选择呢?下面是我的一些总结，主要参考了：

Which Apache Spark Cluster Managers Are The Right Fit? YARN, Mesos, or Standalone?

三种集群资源管理概述

Spark Standalone

作为Spark的一部分,Standalone是一个简单的集群管理器。它具有master的HA，弹性应对WorkerFailures，对每个应用程序的管理资源的能力，并且可以在现有的Hadoop一起运行和访问HDFS的数据。该发行版包括一些脚本，可以很容易地部署在本地或在AmazonEC2云计算。它可以在Linux，Windows或Mac OSX上运行。

Apache Mesos

Apache Mesos ,分布式系统内核，具有HA的masters和slaves，可以管理每个应用程序的资源，并对Docker容器有很好的支持。它可以运行Spark工作， Hadoop的MapReduce的，或任何其他服务的应用程序。它有Java， Python和C ++ 的API。它可以在Linux或Mac OSX上运行。

Hadoop YARN

Hadoop YARN，作业调度和集群资源管理的分布式计算框架，具有HA为masters和slaves，在非安全模式下支持Docker容器，在安全模式下支持Linux和Windows container executors，和可插拔的调度器。它可以运行在Linux和Windows上运行。

集群资源调度能力的对比

模式资源调度能力比对SecurityHA

standalone只支持FIFO调度器，单用户串行，默认所有节点的所有资源对应用都可用,node节点的限制，cpu内存等限制可以通过SparkConf来控制shared secret ，SSL for data encryptionStandby Masters with ZooKeeper和本地文件系统的单点恢复

YARN支持资源调度器Scheduler，应用管理器ApplicationsManager。CapacityScheduler和FairScheduler在队列的范围内，资源共享。Kerberos。SSL for data encryption主备切换的HA方式，依赖于zookeeper，但不需要单独的zkfc进程

Mesos看下方：插件式安全模块,默认Cyrus SASL，SSL for data encryption一主多备，基于zookeeper的leader选举

Mesos的资源调度能力描述

粗粒度模式(Coarse-grained Mode)：每个应用程序的运行环境由一个Dirver和若干个Executor组成，其中，每个Executor占用若干资源，内部可运行多个Task(对应多少个“slot”)。应用程序的各个任务正式运行之前，需要将运行环境中的资源全部申请好，且运行过程中要一直占用这些资源，即使不用，最后程序运行结束后，回收这些资源。举个例子，比如你提交应用程序时，指定使用5个executor运行你的应用程序，每个executor占用5GB内存和5个CPU，每个executor内部设置了5个slot，则Mesos需要先为executor分配资源并启动它们，之后开始调度任务。另外，在程序运行过程中，mesos的master和slave并不知道executor内部各个task的运行情况，executor直接将任务状态通过内部的通信机制汇报给Driver，从一定程度上可以认为，每个应用程序利用mesos搭建了一个虚拟集群自己使用。

细粒度模式(Fine-grained Mode)：鉴于粗粒度模式会造成大量资源浪费，Spark On Mesos还提供了另外一种调度模式：细粒度模式，这种模式类似于现在的云计算，思想是按需分配。与粗粒度模式一样，应用程序启动时，先会启动executor，但每个executor占用资源仅仅是自己运行所需的资源，不需要考虑将来要运行的任务，之后，mesos会为每个executor动态分配资源，每分配一些，便可以运行一个新任务，单个Task运行完之后可以马上释放对应的资源。每个Task会汇报状态给Mesos slave和Mesos Master，便于更加细粒度管理和容错，这种调度模式类似于MapReduce调度模式，每个Task完全独立，优点是便于资源控制和隔离，但缺点也很明显，短作业运行延迟大。

笔者总结

从对比上看，mesos似乎是Spark更好的选择，也是被官方推荐的

但如果你同时运行hadoop和Spark,从兼容性上考虑，Yarn似乎是更好的选择，毕竟是亲生的。Spark on Yarn运行的也不错。

如果你不仅运行了hadoop，spark。还在资源管理上运行了docker，Mesos似乎更加通用。

standalone小规模计算集群，似乎更适合!

我写的也不一定完全正确，万物变化中，欢迎指正!

via:字母哥博客

来自36大数据!

原文始发于微信公众号（PPV课数据科学社区）：Spark的三种集群deploy模式对比