分布式文件存储（HDFS/Cassandra/S3 等）是否必须让 spark 在集群模式下运行？如果是，为什么？答案

【问题标题】：Is distributed file storage(HDFS/Cassandra/S3 etc.) mandatory for spark to run in clustered mode? if yes, why?分布式文件存储（HDFS/Cassandra/S3 等）是否必须让 spark 在集群模式下运行？如果是，为什么？
【发布时间】：2021-03-25 07:16:22
【问题描述】：

spark 在集群模式下运行是否必须使用分布式文件存储（HDFS/Cassandra/S3 等）？如果是，为什么？

Spark 是用于计算海量数据的分布式数据处理引擎。假设我有大量数据存储在 mysql 中，我想对其进行处理。 Spark 从 mysql 读取数据并在集群节点本身上执行内存（或磁盘）计算。我仍然无法理解为什么需要分布式文件存储才能在集群模式下运行 spark？

【问题讨论】：

如果你想要分布式 SQL 处理，你可以尝试 Presto 而不是 Spark

标签： apache-spark hadoop hdfs

【解决方案1】：

分布式文件存储（HDFS/Cassandra/S3 等）是否必须让 Spark 在集群模式下运行？

差不多

如果是，为什么？

因为 spark 工作人员从共享表中获取输入，在它们之间分配计算，然后由 spark 驱动程序编排以将其数据写回另一个共享表。

如果您尝试仅使用 mysql，您可能能够使用本地文件系统 ("file://) 作为集群 FS。但是，如果任何 RDD 或 spark 中的阶段查询确实尝试使用共享文件系统作为提交工作的一种方式，输出不会从工作人员（将写入其本地文件系统）和火花驱动程序（只能读取其本地文件系统）传播

【讨论】：

你的意思是，为了进行计算，spark需要将一些中间结果存储在一些存储中，以便集群中的其他节点可以从共享文件系统中读取。否则，spark 需要将此中间数据发送到可能需要它的所有节点，这将需要大量网络 IO 并会减慢处理速度。我的理解正确吗？
从阅读 RDD 论文开始：usenix.org/conference/nsdi12/technical-sessions/presentation/…。节点执行所有缓存数据并将其传递给“shuffle”，但经典文件系统 I/O 确实需要一个共享的分布式 FS。纯 MySQL IO？你得试试看
感谢分享这篇论文。我读了它，很抱歉我的回复晚了。让我和你分享一下我目前的情况。我有一些数据存储在 cassandra 表中。我的 spark 工作会从cassandra读取数据..对其执行一些计算，然后将数据存储回cassandra（在不同的表中）......我的spark作业将在一个单独的集群上运行..现在在这种情况下......我是否真的需要HDFS/S3等分布式FS吗？根据您分享的论文中提到的详细信息，我无法弄清楚在这种情况下需要分布式 FS 的原因
您应该能够直接使用 cassandra - 但您需要检查以确保。在 Apache cassandra 或 Apache spark 用户组上询问最新的答案。 SO 对年龄的回答很糟糕，因为随着世界的变化，没有人会更新它们