Spark on YARN

YARN概述

YARN是什么

Apache Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者）是一种新的 Hadoop 资源管理器，它是一个通用资源管理系统，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。

YARN在Hadoop生态系统中的位置:

YARN产生的背景

随着互联网高速发展导致数据量剧增，MapReduce 这种基于磁盘的离线计算框架已经不能满足应用要求，从而出现了一些新的计算框架以应对各种场景，包括内存计算框架、流式计算框架和迭代式计算框架等，而MRv1 不能支持多种计算框架并存。

YARN基本架构YARN基本架构

ResourceManager(RM)

ResourceManager负责集群资源的统一管理和调度，承担了 JobTracker 的角色，整个集群只有“一个”，总的来说，RM有以下作用：

1.处理客户端请求

2.启动或监控ApplicationMaster

3.监控NodeManager

4.资源的分配与调度

NodeManager(NM)

NodeManager管理YARN集群中的每个节点。NodeManager 提供针对集群中每个节点的服务，从监督对一个容器的终生管理到监视资源和跟踪节点健康。MRv1 通过slot管理 Map 和 Reduce 任务的执行，而 NodeManager 管理抽象容器，这些容器代表着可供一个特定应用程序使用的针对每个节点的资源。

NM有以下作用:

1.管理单个节点上的资源

2.处理来自ResourceManager的命令

3.处理来自ApplicationMaster的命令

ApplicationMaster(AM)

每个应用有一个，负责应用程序的管理 。ApplicationMaster 负责协调来自 ResourceManager 的资源，并通过 NodeManager 监视容器的执行和资源使用（CPU、内存等的资源分配）。请注意，尽管目前的资源更加传统（CPU 核心、内存），但未来会支持新资源类型（比如图形处理单元或专用处理设备）。

AM有以下作用：

1.负责数据的切分

2.为应用程序申请资源并分配给内部的任务

3.任务的监控与容错

Container

●Container 是 YARN 中的资源抽象，它封装了某个节点上的多维度资源，如内存、CPU、磁盘、网络等，当AM向RM申请资源时，RM为AM返回的资源便是用Container表示的。YARN会为每个任务分配一个Container，且该任务只能使用该Container中描述的资源。Container有以下作用：

1.对任务运行环境进行抽象，封装CPU、内存等多维度的资源以及环境变量、启动命令等任务运行相关的信息

Spark on YARN配置与部署

编译时包含YARN:

mvn -Pyarn -Phadoop-2.6 -Dhadoop.version=2.7.1 -Phive -Phive-thriftserver -Psparkr -DskipTests clean package

/make-distribution.sh --name hadoop2.7.1 --tgz -Psparkr -Phadoop-2.6 -Dhadoop.version=2.7.1 -Phive -Phive-thriftserver –Pyarn

注意：

hadoop的版本跟你使用的hadoop要对应，建议使用CDH或者HDP的hadoop发行版，对应关系已经处理好了。

export MAVEN_OPTS="-Xmx2g -XX:MaxPermSize=512M -XX:ReservedCodeCacheSize=512m"

Spark on YARN的安装

Spark On YARN安装非常简单，只需要下载编译好的Spark安装包，在一台带有Hadoop Yarn客户端的机器上解压即可

基本配置

配置HADOOP_CONF_DIR或者YARN_CONF_DIR环境变量，让Spark知道Yarn的配置信息。有三种方式：

配置在spark-env.sh中

在提交Spark应用之前export

配置到操作系统的环境变量中

如果使用的是HDP，请在spark-defaults.conf中加入：

spark.driver.extraJavaOptions -Dhdp.version=current

spark.yarn.am.extraJavaOptions -Dhdp.version=current

spark-shell运行在YARN上

登陆安装Spark那台机器

./spark-shell --master yarn

提交Spark job给YARN

./bin/spark-submit --class path.to.your.Class --master yarn --deploy-mode cluster [options] [app options]

例子：

./spark-submit --master yarn --class com.dajiangtai.spark.MyWordCout ~/learning-saprk-1.0-SNAPSHOT.jar /tmp/test /tmp/output

Spark on YARN运行架构解析

回顾Spark基本工作流程

以SparkContext为程序运行的总入口，在SparkContext的初始化过程中，Spark会分别创建DAGScheduler作业调度和TaskScheduler任务调度两级调度模块。其中作业调度模块是基于任务阶段的高层调度模块，它为每个Spark作业计算具有依赖关系的多个调度阶段（通常根据shuffle来划分），然后为每个阶段构建出一组具体的任务（通常会考虑数据的本地性等），然后以TaskSets（任务组）的形式提交给任务调度模块来具体执行。而任务调度模块则负责具体启动任务、监控和汇报任务运行情况。

YARN standalone/YARN cluster

YARN standalone是0.9及之前版本的叫法，1.0开始更名为YARN cluster

yarn-cluster(YarnClusterScheduler)

Driver和AM运行在起，Client单独的:

./bin/spark-submit --class path.to.your.Class --master yarn --deploy-mode cluster [options] [app options]

YARN standalone/YARN cluster

Spark Driver首选作为一个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worker节点上分配一个唯一的ApplicationMaster,由该ApplicationMaster管理全生命周期的应用。因为Driver程序在YARN中运行，所以事先不用启动Spark Master/Client，应用的运行结果不能再客户端显示(可以在history server中查看)

YARN standalone/YARN cluster

YARN client

yarn-client(YarnClientClusterScheduler)

Client和Driver运行在一起(运行在本地)，AM只用来管理资源

./bin/spark-submit --class path.to.your.Class --master yarn --deploy-mode client [options] [app options]

YARN client

在Yarn-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。

如何选择:

如果需要返回数据到client就用YARN client模式

数据存储到hdfs的建议用YARN cluster模式

其他配置和注意事项

如何更改默认配置

spark_home/conf/spark-defaults.conf，每个app提交时都会使用他里面的配置

--conf PROP=VALUE，为单独的app指定个性化参数

环境变量

spark_home/conf/spark-defaults.conf，每个app提交时都会使用他里面的配置

spark.yarn.appMasterEnv.[EnvironmentVariableName]

相关配置

特别注意:

在cluster mode下，yarn.nodemanager.local-dirs对?Spark executors 和Spark driver都管用， spark.local.dir将被忽略

在client mode下， Spark executors 使用yarn.nodemanager.local-dirs， Spark driver使用spark.local.dir

--files and –archives支持用#映射到hdfs

--jars

至此.

spark Yarn

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