标签:launch 分配 job 连接 上传 client add 配置 图片
2.1.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。
2.2.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
export HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/hadoop/etc/hadoop
2.3.启动HDFS和YARN
官网案例计算PI
spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master yarn \
--deploy-mode cluster \
--driver-memory 1g \
--executor-memory 1g \
--executor-cores 1 \
/export/servers/spark/examples/jars/spark-examples_2.11-2.0.2.jar \
10
# 关闭虚拟机内存检查(避免虚拟机内存不足时,无法运行) <property> <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name> <value>false</value> </property> |
spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master yarn \
--deploy-mode client \
--driver-memory 1g \
--executor-memory 512m \
--executor-cores 1 \
/export/servers/spark/examples/jars/spark-examples_2.11-2.0.2.jar \
10
spark-shell必须使用client模式
spark-shell --master yarn --deploy-mode client
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)
3.4.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. ResourceManager为该应用程序分配第一个Container,创建Spark ApplicationMaster(每个SparkContext都有一个ApplicationMaster)
3. NodeManager启动ApplicationMaster,并向ResourceManager注册
4. ApplicationMaster从HDFS中找到jar文件,启动SparkContext、DAGscheduler和YARN Cluster Scheduler
5. ApplicationMaster向ResourceManager注册申请container资源
6. ResourceManager通知NodeManager分配Container(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。
Spark 在yarn上运行模式详解:cluster模式和client模式
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原文地址:https://www.cnblogs.com/Transkai/p/11366049.html