Spark On Yarn的两种模式yarn-cluster和yarn-client深度剖析

Posted 2023-03-30

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每个Spark executor作为一个YARN容器(container)运行。Spark可以使得多个Tasks在同一个容器(container)里面运行

1. Spark支持资源动态共享，运行于Yarn的框架都共享一个集中配置好的资源池

2. 可以很方便的利用Yarn的资源调度特性来做分类、隔离以及优先级控制负载，拥有更灵活的调度策略

3. Yarn可以自由地选择executor数量

4. Yarn是唯一支持Spark安全的集群管理器，使用Yarn，Spark可以运行于Kerberized Hadoop之上，在它们进程之间进行安全认证

我们知道Spark on yarn有两种模式：yarn-cluster和yarn-client。这两种模式作业虽然都是在yarn上面运行，但是其中的运行方式很不一样，今天就来谈谈Spark on YARN yarn-client模式作业从提交到运行的过程剖析

Spark运行模式：

在Yarn-client中，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。

因为Driver在客户端，所以可以通过webUI访问Driver的状态，默认是 http://hadoop1:4040 访问，而YARN通过http:// hadoop1:8088访问

因为是与Client端通信，所以Client不能关闭。

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。

应用的运行结果不能在客户端显示（可以在history server中查看），所以最好将结果保存在HDFS而非stdout输出，客户端的终端显示的是作为YARN的job的简单运行状况，下图是yarn-cluster模式

[图片上传失败...(image-107978-1592274191581)]

执行过程：

比以前的更多的理解：
（1）Application Master所在的NodeManager是Yarn随机分配的，不是在主节点上，下图是实验室集群上跑得一个Spark程序，tseg0是主节点，tseg1~tseg4是workers，IP10.103.240.29指的是tseg3:

（2）在上图还可以看出，executor的容器和AM容器是可以共存的，它们的封装都是容器；
（3）AM是Yarn启动的第一个容器；
（4）AM所在的NodeManager就是平常说的Driver端，因为这个AM启动了SparkContext，之前实验室说的“谁初始化的SparkContext谁就是Driver端”一直理解错了，以为这句话是相对于机器说的，但其实是相对于Cluster和Client的集群模式来说的（不知道其他模式Mesos、standalone是不是也是这样）。
（5）在Application提交到RM上之后，Client就可以关闭了，集群会继续运行提交的程序，在实际使用时，有时候会看到这样一种现象，关闭Client会导致程序终止，其实这个Application还没有提交上去，关闭Client打断了提交的过程，Application当然不会运行。

（1）YarnCluster的Driver是在集群的某一台NM上，但是Yarn-Client就是在RM的机器上；
（2）而Driver会和Executors进行通信，所以Yarn_cluster在提交App之后可以关闭Client，而Yarn-Client不可以；
（3）Yarn-Cluster适合生产环境，Yarn-Client适合交互和调试。

下表是Spark Standalone与Spark On Yarn模式下的比较

Spark on yarn的两种模式 yarn-cluster 和 yarn-client

从深层次的含义讲，yarn-cluster和yarn-client模式的区别其实就是Application Master进程的区别，yarn-cluster模式下，driver运行在AM(Application Master)中，它负责向YARN申请资源，并监督作业的运行状况。当用户提交了作业之后，就可以关掉Client，作业会继续在YARN上运行。然而yarn-cluster模式不适合运行交互类型的作业。而yarn-client模式下，Application Master仅仅向YARN请求executor，client会和请求的container通信来调度他们工作，也就是说Client不能离开。看下下面的两幅图应该会明白（上图是yarn-cluster模式，下图是yarn-client模式）：