Spark中Worker和Master的作用是什么

本篇內容介紹了“Spark中Worker和Master的作用是什么”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！

Worker和Master是Spark獨立集群里用到的類。如果是yarn環境部署，是不需要這兩個類的。

Master是Spark獨立集群的控制者，Worker是工作者，一個Spark獨立集群需要啟動一個Master和多個Worker。Spark提供了Master選舉功能，保障Master掛掉的時候能選出另一個Master，做一個切換的動作，這塊原理和ZooKeeper類似，這里知道概念就可以了。

Master的功能一是管理Worker的注冊和注銷、狀態變更等，維護集群的元數據；而是管理Driver的提交運行。

當spark程序運行driver時，會通過StandaloneScheduleBackend來調度分區任務的執行，這時候在StandaloneScheduleBackend里面會有一個StandaloneAppClient負責與Master通信，發送RegisterApplication消息給Master，Master將等待運行的app信息記錄下來，等待schedule方法的調度，RegisterApplication里包含了要執行的Driver的信息（Driver就是我們的spark程序的main方法要做的事）。

Master在進度調度（schedule方法）的時候，然后選擇一個Worker作為Driver的執行者，這時會發送LaunchDriver消息給Worker，Worker收到后在本地啟動Driver。

Master和Worker是機器層面的概念，和Executor、Driver是兩碼事，這點要注意的。ScheduleBackend是處理Driver和Executor之間的消息通信的。

CoarseGrainedSchedulerBackend是Driver的SchedulerBackend，是公共部分。獨立集群的StandaloneSchedulerBackend其實就是繼承了CoarseGrainedSchedulerBackend，共用了與Executor交互的公共代碼，比如LaunchTask消息的處理等。

在Executor上運行的是CoarseGrainedExecutorBackend，CoarseGrainedExecutorBackend負責接收Driver發送的消息，回復Driver等。

CoarseGrainedSchedulerBackend發送LaunchTask消息給Executor的CoarseGrainedExecutorBackend，CoarseGrainedExecutorBackend收到LaunchTask后調用Executor的launchTask方法來執行Task。

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