Spark on yarn

Spark-on-YARN

1. 官方文档

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

2. 配置安装

1.安装hadoop：须要安装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程序将做为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

3. 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，因此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做为YARN的job的简单运行情况。

 

client模式：Driver运行在Client上，应用程序运行结果会在客户端显示，全部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首先做为一个ApplicationMaster在YARN集群中启动，客户端提交给ResourceManager的每个job都会在集群的NodeManager节点上分配一个惟一的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).链接到RM

b).从RM的ASM（ApplicationsManager ）中得到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，建立Spark ApplicationMaster（每一个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，这时能够收到来自ASM关于container的报告。（每一个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，经过ApplicationMaster向RM获取资源。本地Driver负责与全部的executor container进行交互，并将最后的结果汇总。结束掉终端，至关于kill掉这个spark应用。通常来讲，若是运行的结果仅仅返回到terminal上时须要配置这个。

 

客户端的Driver将应用提交给Yarn后，Yarn会前后启动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，由于Driver在客户端，因此程序的运行结果能够在客户端显 示，Driver以进程名为SparkSubmit的形式存在。

 

 

 

 

若是使用spark on yarn 提交任务，通常状况，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，若是该进程出现问题，yarn会重启ApplicattionMaster（Driver），SparkSubmit的功能就是为了提交任务。

 

若是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，由于收集的结果，必须返回到命令行（即启动命令的那台机器上），该模式，通常测试，或者运行spark-shell、spark-sql这个交互式命令行是使用

 

注意：若是你配置spark-on-yarn的client模式，其实会报错。

修改全部yarn节点的yarn-site.xml，在该文件中添加以下配置

 

<property>

    <name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>

    <value>false</value>

</property>

 

<property>

    <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>

    <value>false</value>

</property>