如何管理Spark？

1 Spark的管理

随着Spark的发展，管理Spark的基本元素变得越来越重要。当使用Spark进行数据处理时，需要管理Spark中的Cluster、Context、Schema、Table、Source以及App。

1.1 管理Cluster

Spark的Cluster由一组计算节点组成，可以搭建Cassandra、HDFS、Spark。管理Cluster时，用户需要根据特定的需求来搭建Spark节点，比如节点数量、节点硬件配置、节点OS等。在用户的搭建的Cluster的基础上，还应当考虑Cluster的集群资源管理，比如给特定进程分配特定资源。

1.2 管理Context

Spark Context是一个抽象表示Spark执行程序，用它来表示用户计算程序中的一个或者多个RDDs。Context也可以被用来访问Cluster中的节点。通常我们需要做的，就是可以指定Context上运行的节点，也可以对Context上运行的程序进行管理，比如监控任务、调度任务、取消任务等等。

1.3 管理Schema

Schema是Spark程序中最基本的元素，必须根据Schema进行程序的编码。在编码的过程中，要确保Schema的正确性，比如字段类型是否正确、字段名称是否正确，以及存储的数据格式。

1.4 管理Table

Table是用户在Spark程序中操作的最常用的数据存储形式，用户可以将任何格式的数据转换为Table形式来进行操作。在管理Table的过程中，要确保Table的正确性，比如表名是否正确、表字段是否正确，以及Table中存储的数据格式。

1.5 管理Source

Source是Spark程序中最常用的数据存储形式，用户可以通过Source来获取程序中需要用到的各种数据。Spider有多种数据源，比如文件数据源、数据库数据源、HDFS数据源等。管理Source过程中，要确保Source数据的正确性，比如源的类型是否正确、源的格式是否正确，以及源中的数据格式是否正确。

2 管理Spark应用

2.1 管理程序

当使用Spark编写程序时，用户需要管理程序文件，把一个或多个程序文件上传到Cluster中，然后在Cluster中部署程序。用户可以通过SparkShell或SparkSubmit提交程序，也可以通过Hadoop YARN来部署的程序，这两种方式都需要完成用户的程序文件的管理。

2.2 管理Spark应用

当提交Spark应用时，用户可以通过spark-submit命令来提交应用，以及通过使用spark-class 一系列的命令来设置参数。另外，当Spark应用正在运行时，用户可以使用spark-monitor来从Cluster上监控应用的运行情况，可以监控应用的任务、获取应用的metrics数据，也可以使用JobServer来跟踪应用的日志，以及管理应用的job请求。

3 管理Spark任务

3.1 管理Spark SQL任务

Spark SQL是一个通用性的计算引擎，用户可以通过 SQL语句来创建、提交和管理Spark SQL任务。用户可以通过SQL语句中的optimalization参数来优化SQL语句，优化内存、并行度和partition等，来提高SQL分析的性能。

3.2 管理Streaming任务

Spark Streaming是一种以网络流形式进行大规模实时计算的框架，用户可以对流数据进行实时的分析和处理。用户不仅可以定义streaming jobs，还可以监控jobs的执行状况。同时，用户可以从运行的Streaming任务中查看历史数据，并查看当前Spark节点的负载、backlog的数据条数等数据。

3.3 管理Graph任务

GraphX是一个分布式图形计算引擎，主要用来实现图形数据的分析和处理。用户可以借助GraphX来创建、提交和管理图形任务，还可以使用GraphX的API来简化任务的编写和执行。此外，用户还可以从已经运行的Graph任务中获取其结果，并对新任务的划分和运行的优化都是非常重要的。

4 总结

Spark是一种用于编程、存储和处理大规模数据的平台，管理Spark是非常重要的，需要对一个Spark工作流进行各种管理，如管理Cluster、Context、Schema、Table、Source和用户的程序，以及Spark SQL任务、Streaming任务、Graph任务。在这个过程中，用户可以使用一系列的命令来管理Spark，是管理Spark全过程变得简单，也可以提升程序的运行效率。