Spark on YARN:原理与实践
发布时间: 2024-02-02 01:24:13 阅读量: 24 订阅数: 17 ![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/col_vip.0fdee7e1.png)
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# 1. 介绍YARN和Spark
## 1.1 YARN和Spark简介
Apache Hadoop YARN(Yet Another Resource Negotiator)是Hadoop 2.0引入的资源管理器,负责集群资源的管理和作业的调度。而Spark是一种快速、通用的大数据处理引擎,可以用于大规模数据处理。
YARN使得Spark能够更好地与Hadoop平台集成,提供了更好的资源管理和作业调度。Spark on YARN能够充分利用Hadoop集群的资源,实现大规模数据处理和分析。
## 1.2 YARN的架构和原理
YARN的核心是ResourceManager和NodeManager。ResourceManager负责整个集群的资源分配和作业调度,而NodeManager负责单个节点上的资源管理和任务执行。
ResourceManager采用了分层的架构,包括调度器(Scheduler)和应用程序管理器(ApplicationMaster)。调度器负责资源的分配和作业的调度,而每个应用程序都有一个对应的ApplicationMaster,负责与ResourceManager协商资源、任务执行等。
## 1.3 Spark在YARN上的运行原理
Spark on YARN的运行原理是通过将Spark提交到YARN集群上,YARN作为资源管理器为Spark作业分配资源,并负责作业的调度和监控。在YARN上运行的Spark作业会有一个对应的ApplicationMaster负责与YARN ResourceManager交互,申请资源、执行任务等。
通过Spark on YARN,用户可以在Hadoop集群上充分利用资源,同时也能够实现对Spark作业的统一管理和调度。
# 2. 配置YARN集群和Spark环境
在本章中,我们将介绍如何配置 YARN 集群和 Spark 环境,包括 YARN 集群的部署、Spark 的安装配置以及 YARN 和 Spark 的集成配置。
#### 2.1 部署YARN集群
YARN(Yet Another Resource Negotiator)是 Hadoop 2.x 版本引入的资源管理系统,负责集群资源的统一管理和调度。以下是部署 YARN 集群的主要步骤:
##### 步骤1:安装Hadoop
首先,需要安装 Hadoop,并进行基本的配置、启动和测试,确保 Hadoop 集群运行正常。
##### 步骤2:配置YARN
在 Hadoop 的配置文件中,通过修改 yarn-site.xml 和 mapred-site.xml 文件,配置 YARN 的参数,如 ResourceManager 地址、NodeManager 配置、日志路径等。
##### 步骤3:启动YARN集群
通过启动 Hadoop 的各个组件,包括 ResourceManager、NodeManager 等,启动 YARN 集群,并检查各个节点的状态是否正常。
#### 2.2 安装配置Spark
Spark 提供了丰富的功能和快速的计算能力,作为基于内存的计算框架,在大数据处理中展现出了强大的性能。接下来是配置 Spark 环境的主要步骤:
##### 步骤1:安装Spark
首先,需要下载并安装 Spark,并进行必要的配置,包括环境变量配置、日志配置等。
##### 步骤2:配置Spark集成Hadoop
在 Spark 的配置文件中,通过修改 spark-defaults.conf 和 spark-env.sh 文件,配置 Spark 和 Hadoop 的集成参数,包括 HDFS 地址、YARN 配置等。
#### 2.3 YARN和Spark的集成配置
为了让 Spark 能够在 YARN 上运行,需要进行 YARN 和 Spark 的集成配置。在 YARN 的配置文件中,配置 Spark 的参数,确保 YARN 能够正确地管理和调度 Spark 作业。
以上是配置 YARN 集群和 Spark 环境的主要步骤,接下来将在第三章中介绍 Spark 在 YARN 上的调度与资源管理。
# 3. Spark在YARN上的调度与资源管理
#### 3.1 YARN的调度算法
YARN(Yet Another Res
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