Spark 支持多种集群管理器（Cluster Manager），用于协调分布式集群中的资源分配和任务调度。目前主要有以下五种类型，它们在架构、调度能力、适用场景等方面存在显著区别：
🔧 一、集群管理器类型
-
Spark Standalone
- Spark 自带的轻量级集群管理器，无需依赖外部系统。
- 适用场景：中小规模集群、开发测试环境。
- 特点：
- 仅支持 FIFO 调度器，资源分配静态。
- 高可用（HA）需依赖 ZooKeeper。
- 部署简单，但缺乏动态资源分配等高级功能。
-
Hadoop YARN
- Hadoop 生态的核心资源调度框架。
- 适用场景：已部署 Hadoop 的大规模生产环境。
- 特点：
- 支持多租户资源共享（如 Spark、MapReduce 共存）。
- 提供动态资源分配和队列调度（Capacity/Fair Scheduler）。
- 安全依赖 Kerberos，HA 通过 ZooKeeper 实现。
-
Apache Mesos
- 通用的分布式系统内核，支持多框架混部（如 Spark、Docker）。
- 适用场景：需统一管理异构负载（如实时+批处理）的大规模集群。
- 调度模式：
- 粗粒度（Coarse-grained）：预先分配固定资源，适合长任务。
- 细粒度（Fine-grained）：按需动态分配资源，适合短任务但延迟较高。
-
Kubernetes (K8s)
- 容器化编排平台，云原生场景的主流选择。
- 适用场景：容器化环境、云部署或 DevOps 流程。
- 特点：
- 基于容器隔离，支持自动扩缩容和滚动更新。
- 需处理容器启动开销，适合资源弹性需求高的场景。
-
本地模式（Local Mode）
- 单机模式，无集群管理。
- 适用场景：本地开发调试，非生产环境。
⚖️ 二、核心区别对比
| 特性 | Standalone | Hadoop YARN | Apache Mesos | Kubernetes |
|---|---|---|---|---|
| 调度能力 | 仅 FIFO | 队列调度（Capacity/Fair） | 粗/细粒度动态调度 | 容器化弹性调度 |
| 资源隔离 | 弱 | 中（基于 Container） | 强（支持 Docker） | 强（容器隔离） |
| 高可用（HA） | 依赖 ZooKeeper | 内置 HA（无需额外进程） | 依赖 ZooKeeper | 内置自愈能力 |
| 部署复杂度 | ★☆☆（简单） | ★★☆（中等） | ★★★（复杂） | ★★★（需容器化经验） |
| 适用场景 | 测试/小规模 | Hadoop 生态生产环境 | 混合框架大型集群 | 云原生/容器化环境 |
| 生态整合 | 仅 Spark | Hadoop 生态（HDFS等） | 多框架（Spark、MPI） | 云服务（AWS、GCP等） |
💎 三、选型建议
- 测试/轻量级应用：优先选 Standalone（部署快捷）。
- Hadoop 现有集群：YARN 无缝集成，资源利用率高。
- 多框架混合部署：Mesos 灵活性强，尤其适合需细粒度调度的场景。
- 云原生或容器化：Kubernetes 为未来趋势，但需权衡容器性能开销。
- 开发调试：本地模式足矣。
💡 附加说明：从演进趋势看，Kubernetes 因云原生优势日益普及，但 YARN 在传统大数据场景仍占主流；Mesos 虽功能强大，近年热度有所下降。
如需具体配置示例或深入某个管理器的细节，可进一步说明！
