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Spark-on-YARN
2019-04-15 01:05:58 】 浏览:36
Tags:Spark-on-YARN

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官方文档

http://spark.apache.org/docs/latest/running-on-yarn.html

配置安装

  1. 安装hadoop需要安装HDFS模块和YARN模块,HDFS必须安装,spark运行时要把jar包存放到HDFS上。
  2. 安装Spark解压Spark安装程序到一台服务器上,修改spark-env.sh配置文件,spark程序将作为YARN的客户端用于提交任务

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_131

export HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/hadoop-2.7.3/etc/hadoop

3.启动HDFS和YARN

运行模式(cluster模式和client模式)

  1. cluster模式
./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master yarn \
--deploy-mode cluster \
--driver-memory 1g \
--executor-memory 1g \
--executor-cores 2 \
--queue default \
lib/spark-examples*.jar \
10

---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
./bin/spark-submit --class cn.edu360.spark.day1.WordCount \
--master yarn \
--deploy-mode cluster \
--driver-memory 1g \
--executor-memory 1g \
--executor-cores 2 \
--queue default \
/home/bigdata/hello-spark-1.0.jar \
hdfs://node-1.edu360.cn:9000/wc hdfs://node-1.edu360.cn:9000/out-yarn-1

2.client模式

./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master yarn \
--deploy-mode client \
--driver-memory 1g \
--executor-memory 1g \
--executor-cores 2 \
--queue default \
lib/spark-examples*.jar \
10

spark-shell必须使用client模式
./bin/spark-shell --master yarn --deploy-mode client

3. 两种模式的区别

cluster模式:Driver程序在YARN中运行,应用的运行结果不能在客户端显示,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。

如果使用spark on yarn 提交任务,一般情况,都使用cluster模式,该模式,Driver运行在集群中,其实就是运行在ApplicattionMaster这个进程成,如果该进程出现问题,yarn会重启ApplicattionMaster(Driver),SparkSubmit的功能就是为了提交任务。

如果使用交换式的命令行,必须用Client模式,该模式,Driver是运行在SparkSubmit进程中,因为收集的结果,必须返回到命令行(即启动命令的那台机器上),该模式,一般测试,或者运行spark-shellspark-sql这个交互式命令行是使用


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