Spark on YARN的概念

### Spark on YARN 工作原理及核心概念 #### 1. Spark on YARN 的工作原理 Spark on YARN 是一种将 Spark 应用程序运行在 Hadoop YARN 集群上的模式。在这种模式下，YARN 负责资源管理和调度，而 Spark 则专注于计算任务的执行。其主要流程可以概括为以下几个阶段： - **应用程序提交**：用户通过 `spark-submit` 命令提交 Spark 应用程序到 YARN 集群中[^4]。 - **ResourceManager 交互**：Driver 程序（本地启动或集群内启动）与 YARN 的 ResourceManager 进行通信，申请资源以启动 ApplicationMaster (AM)。 - **ApplicationMaster 启动**：ResourceManager 分配一个 Container 给 AM，并在对应的 NodeManager 上启动 AM。此时，AM 只负责向 ResourceManager 申请资源[^3]。 - **Executor 分配**：AM 向 ResourceManager 请求更多的 Containers 来启动 Executor 实例。这些 Executors 执行具体的计算任务。 - **反向注册**：当 Executors 成功启动后，它们会反向注册到 Driver 程序，从而完成整个任务的初始化过程[^3]。 - **任务执行**：Driver 程序开始执行主函数（main function），并分配任务给各个 Executor 执行。 #### 2. 核心概念 - **RDD（Resilient Distributed Dataset）**：这是 Spark 的核心抽象，表示弹性分布式数据集。RDD 支持高效的容错机制和分布式计算能力，是 Spark Core 的基础[^1]。 - **ApplicationMaster (AM)**：在 Spark on YARN 模式下，AM 是负责与 YARN 协调资源的核心组件。它向 ResourceManager 申请资源，并管理所有 Executor 的生命周期[^3]。 - **Container**：YARN 中的资源单位，表示一个隔离的运行环境，包含一定的 CPU 和内存资源。每个 Executor 或 AM 都运行在一个或多个 Containers 中。 - **Driver Program**：驱动程序，负责解析用户的逻辑代码，生成执行计划，并协调整个 Spark 应用程序的运行。在 Cluster 模式下，Driver 运行在 YARN 集群内部；而在 Client 模式下，Driver 在本地运行[^2]。 - **Executor**：运行在 YARN 的 NodeManager 上，负责执行具体的任务（Task）。每个 Executor 包含一定数量的核心（Cores）和内存资源，用于处理分配的任务[^3]。 #### 3. Spark on YARN 的两种部署模式 - **Client Mode**：Driver 程序运行在客户端机器上，适合调试和开发环境。这种模式下，Driver 和客户端直接交互，便于日志查看和调试[^2]。 - **Cluster Mode**：Driver 程序运行在 YARN 集群内部，适合生产环境。这种模式下，Driver 和 AM 共同运行在集群中，提高了系统的可用性和可靠性[^2]。 #### 4. 内存管理与参数调优 Spark on YARN 的内存管理涉及多个层面，包括 YARN 层面的资源配置、Spark 层面的内存分配策略等。以下是一些关键参数： - `--executor-memory`：指定每个 Executor 的内存大小。 - `--executor-cores`：指定每个 Executor 使用的核心数。 - `--num-executors`：指定启动的 Executor 数量。 - `spark.yarn.executor.memoryOverhead`：指定每个 Executor 的额外开销内存。 通过合理配置这些参数，可以优化 Spark 应用程序的性能，减少资源浪费。 ```python # 示例：使用 spark-submit 提交 Spark on YARN 作业 spark-submit \ --class com.example.MyApp \ --master yarn \ --deploy-mode cluster \ --executor-memory 4g \ --executor-cores 2 \ myapp.jar ``` ###