Yarn模式
概述
Spark客户端直接连接Yarn,不需要额外构建Spark集群。有yarn-client和yarn-cluster两种模式,主要区别在于:Driver程序的运行节点。
yarn-client:Driver程序运行在客户端,适用于交互、调试,希望立即看到app的输出
yarn-cluster:Driver程序运行在由RM(ResourceManager)启动的AP(APPMaster)适用于生产环境。
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安装使用
- 修改hadoop配置文件yarn-site.xml,添加如下内容:
[liujh@hadoop102 hadoop]$ vi yarn-site.xml
<!--是否启动一个线程检查每个任务正使用的物理内存量,如果任务超出分配值,则直接将其杀掉,默认是true -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>
<value>false</value>
</property>
<!--是否启动一个线程检查每个任务正使用的虚拟内存量,如果任务超出分配值,则直接将其杀掉,默认是true -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
<value>false</value>
</property>
- 修改spark-env.sh,添加如下配置:
[liujh@hadoop102 conf]$ vi spark-env.sh
YARN_CONF_DIR=/opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop
- 分发配置文件
[liujh@hadoop102 conf]$ xsync /opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/yarn-site.xml
[liujh@hadoop102 conf]$ xsync spark-env.sh
- 执行一个程序
[liujh@hadoop102 spark]$ bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master yarn \
--deploy-mode client \
./examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.1.jar \
100
注意:在提交任务之前需启动HDFS以及YARN集群。
日志查看
- 修改配置文件spark-defaults.conf
添加如下内容:
spark.yarn.historyServer.address=hadoop102:18080
spark.history.ui.port=18080
- 重启spark历史服务
[liujh@hadoop102 spark]$ sbin/stop-history-server.sh
stopping org.apache.spark.deploy.history.HistoryServer
[liujh@hadoop102 spark]$ sbin/start-history-server.sh
starting org.apache.spark.deploy.history.HistoryServer, logging to /opt/module/spark/logs/spark-liujh-org.apache.spark.deploy.history.HistoryServer-1-hadoop102.out
- 提交任务到Yarn执行
[liujh@hadoop102 spark]$ bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master yarn \
--deploy-mode client \
./examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.1.jar \
100
-
Web页面查看日志
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Mesos模式(了解)
Spark客户端直接连接Mesos;不需要额外构建Spark集群。国内应用比较少,更多的是运用yarn调度。
几种模式对比
模式 | Spark安装机器数 | 需启动的进程 | 所属者 |
---|---|---|---|
Local | 1 | 无 | Spark |
Standalone | 3 | Master及Worker | Spark |
Yarn | 1 | Yarn及HDFS | Hadoop |
简书:https://www.jianshu.com/u/0278602aea1d
CSDN:https://blog.csdn.net/u012387141
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