如何指定Spark2作业中Driver和Executor使用指定范围内端口

Posted 2022-09-11 Hadoop实操

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Fayson的github：

​​https://github.com/fayson/cdhproject​​

提示：代码块部分可以左右滑动查看噢

1.文档编写目的

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在CDH集群中提交Spark作业，大家也都知道Spark的Driver和Executor之间通讯端口是随机的，Spark会随选择1024和65535（含）之间的端口，因此在集群之间不建议启用防火墙。本篇文章Fayson主要介绍如何指定Spark2作业中Driver和Executor使用指定范围内的端口进行通讯。

• 内容概述

1.配置Spark Driver和Executor端口范围

2.验证端口分配

• 测试环境

1.CM和CDH版本为5.15

2.Spark版本为2.2.0

2.配置Spark Driver和Executor端口范围

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1.登录到CM管理界面，进入Spark服务的配置界面

2.在Gateway分类中配置也搜索“spark-defaults.conf”，添加如下配置：

spark.driver.port=10000
spark.blockManager.port=20000
spark.port.maxRetries=999

（可左右滑动）

3.保存配置，并重新部署Spark2的客户端配置

3.验证端口分配

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1.向集群提交一个Spark2的作业

spark2-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi\\
    --master yarn --num-executors 4 --driver-memory 1g\\
    --driver-cores 1 --executor-memory 1g --executor-cores 1\\
    /opt/cloudera/parcels/SPARK2/lib/spark2/examples/jars/spark-examples_2.11-2.2.0.cloudera2.jar 10000

（可左右滑动）

2.查看Spark作业的运行界面查看Driver和Executor使用的端口号

4.总结

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本篇文章Fayson主要是以Spark2为例说明限制Driver和Executor使用指定范围内的端口号。细心的朋友可以看到Driver启动的时候会监听两个端口示例中是10001和20000。关于这两个端口的解释如下：

1.spark.driver.port的10001端口是用来监听来自executor的请求，在executor起来的时候需要与drive通信并获取具体的任务信息，是driver使用的管理调度用端口。

2.spark.blockManager.port（20000）端口是driver和executor直接数据传输端口（比如cached data frame, broadcast vars）。

3.在Spark运行中，blockManager将不会和YARN交互，而driver是会和YARN中运行的Application Master进程交互。

4.Spark2中指定Executor的端口号是通过spark.blockManager.port指定与Spark1的（spark.executor.port）指定参数不同。

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