Spark Yarn-Cluster 模式下官方求 Pi 案例解析

"Spark Yarn-Cluster模式官方求Pi案例" 这篇文章是关于如何使用Apache Spark在YARN（Hadoop Yet Another Resource Negotiator）集群模式下计算圆周率(Pi)的一个官方示例。这个案例旨在展示如何配置和运行Spark作业在YARN集群上，以及如何部署Spark的历史服务器来追踪和监控作业执行情况。 ### 一、环境准备 在开始Spark作业之前，必须确保HDFS（Hadoop Distributed File System）和YARN集群已经启动并运行正常： 1. 启动HDFS集群：这通常涉及到启动NameNode和DataNode进程，确保数据存储服务可用。 2. 启动YARN：这包括ResourceManager和NodeManager，它们负责资源管理和任务调度。 3. 检查集群状态：通过命令行或Web UI确认所有节点都已启动并处于活动状态。 4. 关闭安全模式：如果HDFS处于安全模式，需要将其关闭，以便进行数据写入和读取操作。 ### 二、在Master上部署历史服务器 Spark的历史服务器用于收集和展示Spark作业的历史记录和性能数据： 1. 准备日志存储目录：在Master节点上创建一个目录，用于存储Spark作业的日志。这通常是通过配置`spark.history.fs.logDirectory`参数来设定的。 2. 启动历史服务器：启动Spark历史服务器服务，这样它就能监听指定的日志目录，接收并解析Spark作业的日志。 3. 验证设置：通过Web UI检查历史服务器是否正确运行，可以查看到已完成的Spark作业历史。 ### Spark Yarn-Cluster模式 在YARN的Cluster模式下运行Spark，Driver程序作为Application Master在YARN集群上启动，而SparkContext（SC）和JobTracker的功能被合并到Application Master中。这种方式下，用户提交的应用程序代码会直接运行在集群上，而不是在客户端。Application Master负责资源申请、任务调度和监控。 ### 求解Pi的Spark作业 这个案例中的具体计算Pi的算法可能使用了Monte Carlo方法，这是一种基于随机抽样的统计计算方法。在Spark中，这个过程会并行化，每个工作节点都会计算一部分随机点，并返回结果。最终，Driver程序收集所有节点的结果，计算并得出Pi的近似值。 ### 实施步骤 1. 构建Spark应用：编写计算Pi的Scala或Python代码，使用Spark API创建RDD（弹性分布式数据集），并定义并行计算逻辑。 2. 配置Spark：设置`spark.master`为`yarn-cluster`，指定YARN作为资源管理器。 3. 提交作业：使用`spark-submit`工具将Spark应用提交给YARN集群。 4. 监控作业：通过YARN的Web UI和Spark历史服务器UI跟踪作业进度和资源使用情况。 总结来说，这个案例是Spark在Hadoop YARN集群模式下运行的一个实例，展示了如何配置环境、部署Spark历史服务器以及提交和监控Spark作业。它对于理解和实践Spark在大规模分布式环境中的运行机制非常有帮助。