spark on yarn JOB如何绑定executor主机

在使用Spark on YARN的环境中，可以通过设置spark.driver.host或spark.executor.extraJavaOptions来绑定executor主机。

具体做法如下：

1. 通过spark.driver.host来设置：

spark-submit --conf spark.driver.host=<executor-host-name> ...

2. 通过spark.executor.extraJavaOptions来设置：

spark-submit --conf spark.executor.extraJavaOptions=-Dspark.driver.host=<executor-host-name> ...

请注意，这两种方法需要管理员授予相应的权限才能正常工作。

相关问题

spark on yarn的jps

Spark on YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Apache Spark在Hadoop YARN之上运行的一种模式，它允许Spark在一个大规模分布式计算环境中高效地利用YARN资源。当你在YARN上启动Spark应用时，会创建一些关键的服务进程，其中包括JPS（Job Policeman Service），它是Spark应用程序的一个组件，用于监控作业的状态并触发相应的操作。

JPS（Job Progress Tracker）主要用于以下几个方面：
1. **跟踪作业状态**：JPS负责监控每个提交到YARN的Spark任务，并记录它们的生命周期，如初始化、调度、运行、完成等状态变化。
2. **调度管理**：当有新的任务需要运行时，JPS会协调集群资源，将任务分发给合适的Executor节点。
3. **错误处理**：如果任务出错，JPS会捕获异常信息并报告给用户，帮助诊断问题。

如果你在YARN环境下看到类似`sparkDriver`或`ApplicationMaster`等名字的JPS进程，说明Spark应用正在YARN上正常运行。你可以通过`jps`命令查看所有正在运行的YARN服务进程，找到与Spark相关的进程ID。

cdh6.3.2 spark-submit 提交作业到 yarn

### 回答1：
要将作业提交到CDH6.3.2的YARN集群上，需要使用以下命令：

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

其中，`<main-class>`是你的应用程序的主类，`<application-jar>`是你的应用程序的jar包路径，`<application-arguments>`是你的应用程序的参数。

例如，如果你的应用程序的主类是`com.example.MyApp`，jar包路径是`/path/to/myapp.jar`，应用程序需要传递两个参数`arg1`和`arg2`，则提交作业的命令如下：

spark-submit --master yarn --deploy-mode client --class com.example.MyApp /path/to/myapp.jar arg1 arg2

提交作业后，Spark将在YARN集群上启动应用程序，并将日志输出到YARN的应用程序日志中。你可以使用YARN的命令行工具或Web UI来监视应用程序的运行状态和日志输出。

### 回答2：
在CDH6.3.2框架中，使用spark-submit命令可以将作业提交到YARN资源管理器，实现分布式部署执行作业的功能。

具体步骤如下：

1. 在终端中使用spark-submit命令，指定主类名、执行参数等信息。

例如：

spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master yarn \
--deploy-mode cluster \
--num-executors 3 \
--driver-memory 4g \
--executor-memory 2g \
--executor-cores 2 \
/path/to/examples.jar 100

--class参数指定执行的主类名，对应的jar文件已经上传至HDFS上。

--master参数指定使用YARN作为资源管理器，--deploy-mode参数指定执行模式为集群模式。

--num-executors参数指定申请的Executor个数。

--driver-memory参数指定Driver进程需要使用的内存大小，同样可以指定Executor进程的内存和核数。

2. 执行以上命令后，YARN资源管理器会为任务分配相应的资源，并启动作业执行。

3. 可以通过YARN界面查看作业的运行状况，包括Container的个数、启动时间、资源使用情况等。

4. 执行完成后，可以在日志文件和任务的输出目录中查看作业的输出结果。

总的来说，通过spark-submit命令提交作业到YARN非常方便，只需指定相应的参数即可实现作业的分布式部署，提高执行效率并节省时间。

### 回答3：
CDH 6.3.2 是包含了 Hadoop、Hive、Spark 等组件的大数据平台。要提交 Spark 作业到 YARN 集群，需要使用 spark-submit 命令。

首先，要确保已经安装了 CDH 6.3.2 和 Spark。然后，在本地编写好 Spark 作业代码，并上传到集群中的一个路径。

接下来，通过以下命令提交 Spark 作业：

spark-submit \
--class com.example.YourMainClass \
--master yarn \
--deploy-mode client \
--num-executors 4 \
--executor-memory 4g \
--executor-cores 2 \
/path/to/your/spark/job.jar \
arg1 arg2

其中，`--class` 参数指定主类，`--master yarn` 表示使用 YARN 集群作为 Spark 的资源管理器，`--deploy-mode client` 表示客户端模式， `--num-executors`、`--executor-memory` 和 `--executor-cores` 分别是设定 Spark 应用程序执行所需的 executor 数量、每个 executor 占用的内存和 CPU 核心数量。`/path/to/your/spark/job.jar` 是你上传的 Spark 作业包的路径，`arg1` 和 `arg2` 是你的应用程序所需要的参数。

提交成功后，Spark 应用程序就会在 YARN 上执行，输出结果会被打印到标准输出中或者存储到指定路径。

需要注意的是，提交的 Spark 作业路径和参数是相对于 YARN 集群上的路径和参数，而不是本地路径和参数。另外，如果采用了集群管理工具 Cloudera Manager 管理 CDH 6.3.2，也可以通过其提供的界面来提交 Spark 作业，更加方便快捷。