Spark on YARN

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Spark on YARN相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

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

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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。

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YARN基本架构

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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:

  • 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。

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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)

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YARN standalone/YARN cluster

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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。

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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

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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

 

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