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spark-steaming 獲取kafka的疑惑(on yarn)

2020-09-17 18:06:03 其他

我們用kafka流式計算常見的架構就是kafka--spark-steaming(on yarn)--DB
我們在提交spark任務時，一般類似這樣的配置(基于pyspark)：
spark-submit --class org.apache.spark.examples.XXXX\
    --master yarn \
    --num-executors 4 \
    --driver-memory 2g \
    --executor-memory 3g \
    --executor-cores 4 \
    ....
我的問題是當啟動這個job取消費一個topic的時候，是啟動了一個drive負責接收資料然后發送給4個executors去執行map&reduce？還是4個executors或并發去kafka不同的patition獲取資料，然后各自在執行map&reduce呢？？

謝謝

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