Spark on yarn模式[转]

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1.配置

安装Hadoop:需要安装HDFS模块和YARN模块,spark运行时要把jar包放到HDFS上。

安装Spark:不需要启动Spark集群,在client节点配置中spark-env.sh添加JDK和HADOOP_CONF_DIR目录,Spark程序将作为yarn的客户端用户提交任务。

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_161

export HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/src/hadoop-2.6.1/etc/hadoop

启动HDFS和YARN

 2.yarn-client和yarn-cluster提交任务的方式

client模式:

./bin/spark-submit \

–master yarn \

–driver-memory 1g \

–executor-memory 1g \

–executor-cores 2 \

–class org.apache.spark.examples.SparkPi \

examples/jars/spark-examples_2.11-2.0.2.jar \

1000

–master yarn(默认client模式) 等价于 yarn-client(已弃用)和–master yarn –deploy-mode client

spark-shell和pypark必须使用yarn-client模式,因为这是交互式命令,Driver需运行在本地。

cluster模式:

./bin/spark-submit \

–master yarn \

–deploy-mode cluster \

–class org.apache.spark.examples.SparkPi  \

examples/jars/spark-examples_2.11-2.0.2.jar \

1000

3.两种模式的区别

cluster模式:Driver程序在YARN中运行,Driver所在的机器是随机的,应用的运行结果不能在客户端显示只能通过yarn查看,所以最好运行那些将结果最终保存在外部存储介质(如HDFS、Redis、Mysql)而非stdout输出的应用程序,客户端的终端显示的仅是作为YARN的job的简单运行状况。

client模式:Driver运行在Client上,应用程序运行结果会在客户端显示,所有适合运行结果有输出的应用程序(如spark-shell)

4.原理

cluster模式:

Spark Driver首先作为一个ApplicationMaster在YARN集群中启动,客户端提交给ResourceManager的每一个job都会在集群的NodeManager节点上分配一个唯一的ApplicationMaster,由该ApplicationMaster管理全生命周期的应用。具体过程:

 1. 由client向ResourceManager提交请求,并上传jar到HDFS上

这期间包括四个步骤:

a).连接到RM

b).从RM的ASM(ApplicationsManager )中获得metric、queue和resource等信息。

c). upload app jar and spark-assembly jar

d).设置运行环境和container上下文(launch-container.sh等脚本)

2. ResouceManager向NodeManager申请资源,创建Spark ApplicationMaster(每个SparkContext都有一个ApplicationMaster)

3. NodeManager启动ApplicationMaster,并向ResourceManager AsM注册

4. ApplicationMaster从HDFS中找到jar文件,启动SparkContext、DAGscheduler和YARN Cluster Scheduler

5. ResourceManager向ResourceManager AsM注册申请container资源

6. ResourceManager通知NodeManager分配Container,这时可以收到来自ASM关于container的报告。(每个container对应一个executor)

7. Spark ApplicationMaster直接和container(executor)进行交互,完成这个分布式任务。

client模式:

在client模式下,Driver运行在Client上,通过ApplicationMaster向RM获取资源。本地Driver负责与所有的executor container进行交互,并将最后的结果汇总。结束掉终端,相当于kill掉这个spark应用。一般来说,如果运行的结果仅仅返回到terminal上时需要配置这个。

客户端的Driver将应用提交给Yarn后,Yarn会先后启动ApplicationMaster和executor,另外ApplicationMaster和executor都 是装载在container里运行,container默认的内存是1G,ApplicationMaster分配的内存是driver- memory,executor分配的内存是executor-memory。同时,因为Driver在客户端,所以程序的运行结果可以在客户端显 示,Driver以进程名为SparkSubmit的形式存在。

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