【发布时间】：2016-07-20 20:57:11
【问题描述】：
我有这个问题，我无法在任何地方找到答案。
我正在使用以下行在 PySpark 应用程序中加载数据：
loadFile = self.tableName+".csv"
dfInput= self.sqlContext.read.format("com.databricks.spark.csv").option("header", "true").load(loadFile)
我的集群配置如下：
- 我正在使用具有 3 个节点的 Spark 集群：1 个节点用于启动主节点，其他 2 个节点各运行 1 个工作节点。
- 我使用脚本从集群外部的登录节点上提交应用程序。
- 脚本以集群部署模式提交 Spark 应用程序，我认为，然后在这种情况下，使驱动程序在我正在使用的 3 个节点中的任何一个上运行。
- 输入的 CSV 文件存储在全局可见的临时文件系统 (Lustre) 中。
在 Apache Spark Standalone 中，将分区加载到 RAM 的过程是怎样的？
- 是不是每个执行程序都访问驱动程序的节点 RAM 并从那里将分区加载到自己的 RAM 中？ （存储 --> 驱动程序的内存 --> 执行程序的内存）
- 是否每个执行程序都访问存储并加载到自己的 RAM 中？ （存储 --> 执行者的 RAM）
这些都不是，我在这里遗漏了一些东西吗？我如何自己见证这个过程（监控工具、unix 命令、Spark 中的某处）？
任何我可以深入了解的评论或资源都会非常有帮助。提前致谢。
【问题讨论】：
标签： apache-spark apache-spark-standalone