sparkYarn模式
时间: 2023-10-29 20:53:24 浏览: 48
Spark Yarn模式是指在Spark框架中使用Yarn作为资源管理器的一种模式。在Spark Yarn模式下,Spark客户端直接连接Yarn,并且不需要额外构建Spark集群。有两种Spark Yarn模式可供选择,分别是yarn-client和yarn-cluster模式。
在yarn-client模式下,Spark驱动程序运行在客户端上,并且与Yarn资源管理器通信。这种模式适用于调试和交互式工作负载,但可能会受限于客户端机器的资源。
在yarn-cluster模式下,Spark驱动程序运行在Yarn集群中的一个节点上,并由Yarn资源管理器进行管理。这种模式适用于生产环境,可以更好地利用集群资源。
在配置Spark Yarn模式时,需要在Spark配置文件中指定Yarn历史服务器的地址,例如spark.yarn.historyServer.address=hadoop102:18080。这样可以在Spark应用程序运行后通过浏览器访问Yarn历史服务器页面来查看Spark应用程序的运行情况。
与standalone模式相比,Yarn模式不需要启动独立的Spark集群,而是将资源管理完全托管给Yarn的ResourceManager。因此,在Yarn模式下,无法直接访问Spark独立集群的页面,如http://master:8080。相反,所有的资源管理都由Yarn来处理。
相关问题
spark yarn模式中的master和worker
在 Spark YARN 模式下,Master 是 YARN ResourceManager,它负责管理整个集群中的资源分配和任务调度。Worker 是 YARN NodeManager,它在每个节点上运行,负责管理该节点上的资源,并执行由 Master 分配的任务。
当 Spark 应用程序提交到 YARN 集群时,Master 会向 YARN 提交一个应用程序,并请求资源来运行应用程序。YARN ResourceManager 对应用程序的资源请求进行分配,并将请求发送给各个 NodeManager。NodeManager 在自己所在的节点上启动 Spark Executor 进程,并分配一定数量的内存和 CPU 资源给该 Executor。Executor 会在 NodeManager 上运行 Spark 应用程序中的任务并将结果返回给 Driver。
因此,在 Spark YARN 模式下,Master 和 Worker 的角色与传统的 Spark Standalone 模式有所不同。Master 在这里作为 YARN ResourceManager,而 Worker 则是 YARN NodeManager。
python 连接spark yarn集群
要连接 Spark YARN 集群,需要按照以下步骤进行操作:
1. 安装 Java 和 Spark
首先需要确保已经正确安装了 Java 和 Spark。安装步骤可以参考官方文档。
2. 配置 Hadoop 和 YARN
在连接 Spark YARN 集群之前,需要先配置 Hadoop 和 YARN。在配置之前,确保已经正确安装了 Hadoop 和 YARN。安装步骤可以参考官方文档。
3. 配置 Spark
在连接 Spark YARN 集群之前,需要先配置 Spark。在配置之前,确保已经正确安装了 Spark。安装步骤可以参考官方文档。
在 Spark 的配置文件中,需要设置以下参数:
```
spark.master yarn
spark.submit.deployMode cluster
```
其中,`spark.master` 参数指定 Spark 的运行模式为 YARN,`spark.submit.deployMode` 参数指定 Spark 应用程序的部署模式为集群模式。
4. 运行 Spark 应用程序
配置完成后,可以通过以下命令提交 Spark 应用程序:
```
$SPARK_HOME/bin/spark-submit \
--class <main-class> \
--master yarn \
--deploy-mode cluster \
<application-jar> \
[application-arguments]
```
其中,`<main-class>` 参数指定主类名,`<application-jar>` 参数指定应用程序的 JAR 包路径,`[application-arguments]` 参数指定应用程序的参数。
5. 查看应用程序运行情况
可以通过以下命令查看应用程序的运行情况:
```
yarn application -list
```
该命令会列出所有在 YARN 上运行的应用程序。可以通过应用程序的 ID 查看应用程序的详细信息:
```
yarn application -status <application-id>
```
以上就是连接 Spark YARN 集群的步骤。