spark on yarn 部署模式的概念

Spark on Yarn 是一种分布式计算框架，它可以在 Hadoop 集群上运行 Spark 应用程序。Yarn 是 Hadoop 的资源管理系统，它可以管理集群中的资源，包括 CPU、内存和磁盘等。在 Spark on Yarn 模式下，Spark 应用程序可以动态地请求和释放资源，以便更好地利用集群资源。

相关问题

spark on yarn部署

Spark on YARN 是一种在 Hadoop 集群上运行 Apache Spark 应用程序的方式。以下是 Spark on YARN 的部署步骤：

1. 安装 Hadoop 集群：在所有节点上安装 Hadoop 集群。确保每个节点都能够互相通信。

2. 安装 Spark：在每个节点上安装 Spark。确保 Spark 版本与 Hadoop 版本兼容。

3. 配置 Spark：在每个节点上配置 Spark。修改 spark-env.sh 文件，设置 SPARK_HOME 和 JAVA_HOME 等环境变量。

4. 配置 YARN：在每个节点上配置 YARN。修改 yarn-site.xml 文件，设置 yarn.nodemanager.aux-services 和 yarn.nodemanager.aux-services.spark-classpath 等属性。

5. 启动 Hadoop 集群：启动 Hadoop 集群。确保所有节点都已启动。

6. 提交 Spark 应用程序：使用 spark-submit 命令提交 Spark 应用程序。指定 --master yarn 参数以在 YARN 上运行应用程序。

7. 监控应用程序：使用 YARN 的 Web UI 或命令行工具来监控运行的应用程序。

以上是 Spark on YARN 的部署步骤。注意，在部署过程中需要注意配置文件的正确性和节点之间的通信。

Spark on YARN 部署方式的url

Spark on YARN 的部署方式的 URL 是 "yarn"。在 Spark on YARN 模式下，Spark Driver 运行在集群中的某个节点上，而 Spark Executor 则运行在 YARN NodeManager 中。Spark on YARN 使用 YARN ResourceManager 来分配资源，以便在集群中运行 Spark 应用程序。例如，可以使用以下命令将 Spark 应用程序提交到 YARN 集群上运行：

spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --class <main-class> <application-jar> <application-arguments>

其中，"--master yarn" 指定 Spark on YARN 模式；"--deploy-mode cluster" 指定 Spark 应用程序以集群模式运行；"<main-class>" 指定应用程序的主类；"<application-jar>" 指定应用程序的 JAR 包；"<application-arguments>" 指定应用程序的参数。