Spark1.0.0 on YARN 模式部署

问题导读
Spark on YARN有哪两种模式？
Spark有哪些常用配置？
采用yarn-client方式部署有什么好处？






1：概述
      说Spark on YARN的部署，还不如说是Spark应用程序在YARN环境中的运行。按照Spark应用程序中的driver （SparkContext）分布方式不同，Spark on YARN有两种模式：

• 一种是yarn-client模式，在这种模式下，Spark driver在客户机上运行，然后向YARN申请运行exeutor以运行Task。
• 一种是yarn-cluster模式，这种模式下，Spark driver将作为一个ApplicationMaster在YARN集群中先启动，然后再由ApplicationMaster向RM申请资源启动executor以运行Task，正如Spark1.0.0 运行架构基本概念  中Spark on YARN所示。
  

      对于Spark1.0.0，在YARN中部署Spark应用程序，可以使用bin/spark-submit工具（使用方法详见Spark1.0.0 应用程序部署工具spark-submit）。在YARN上部署Spark应用程序的时候，不需要象Standalone、Mesos一样提供URL作为master参数的值，因为Spark应用程序可以在hadoop的配置文件里面获取相关的信息，所以只需要简单以yarn-cluster或yarn-client指定给master就可以了。

2：配置
      正因为需要从hadoop的配置文件中获取相关的信息，所以需要配置环境变量HADOOP_CONF_DIR或者YARN_CONF_DIR。同样的，Spark1.0.0属性配置中的配置也适用于Spark on YARN，另外Spark还提供一些YARN专用的配置项：

• 环境变量的配置
  
  • SPARK_YARN_USER_ENV 用户可以在这个参数中设置Spark on YARN的环境变量，例如 SPARK_YARN_USER_ENV="JAVA_HOME=/jdk64,FOO=bar"。
    
• 系统属性的配置
  

YARN特有属性的配置，应该是支持SparkConf方式和conf/spark-defaults.conf文件配置方式。

属性名称	默认	含义
spark.yarn.applicationMaster.waitTries	10	RM等待Spark AppMaster启动次数，也就是SparkContext初始化次数。超过这个数值，启动失败。
spark.yarn.submit.file.replication	3	应用程序上载到HDFS的文件的复制因子
spark.yarn.preserve.staging.files	false	设置为true，在job结束后，将stage相关的文件保留而不是删除。
spark.yarn.scheduler.heartbeat.interval-ms	5000	Spark AppMaster发送心跳信息给YARN RM的时间间隔
spark.yarn.max.executor.failures	2倍于executor数	导致应用程序宣告失败的最大executor失败数
spark.yarn.historyServer.address	无	Spark history server的地址（不要加http://）。这个地址会在应用程序完成后提交给YARN RM，使得将信息从RM UI连接到history server UI上。

需要更多的细节参看Spark1.0.0属性配置 。

3：实验环境
实验环境参见Spark1.0.0 开发环境快速搭建 。
实验代码参见 Spark1.0.0 多语言编程之Scala实现 和 Spark1.0.0 多语言编程之python实现 。
下面分别实验scala程序在YARN中的部署和python程序在YARN中的部署。

4：scala程序在YARN中的部署
      Spark应用程序既可以在客户端部署也可以在集群中部署，如果客户端和集群的网络状况不是很好的话，就将Spark应用程序先复制到集群的某一个节点，然后在该节点上部署。特别是采用yarn-client方式部署的时候，这样不会因为网络状况不好而影响应用程序的运行，毕竟driver和executor之间存在大量的信息交换。本实验采用的客户端部署，使用的是Spark1.0.0 多语言编程之Scala实现编译生成的程序包week6.jar 。

• yarn-client方式部署
  
  • ./bin/spark-submit --master yarn-client --class week6.SogouA --executor-memory 3g --driver-memory 1g week6.jar hdfs://hadoop1:8000/dataguru/data/mini.txt
  • ./bin/spark-submit --master yarn-client --class week6.SogouB --executor-memory 3g --num-executors 2 --driver-memory 1g week6.jar hdfs://hadoop1:8000/dataguru/data/mini.txt
  • ./bin/spark-submit --master yarn-client --class week6.SogouC --executor-memory 3g --executor-cores 4 --num-executors 3 --driver-memory 1g week6.jar hdfs://hadoop1:8000/dataguru/data/mini.txt
  • 上面列出了三个class的运行命令，命令中的参数可以用户自己设置，具体参见Spark1.0.0 应用程序部署工具spark-submit。上面采用不同参数只是说明以下参数可以根据YARN的集群情况来申请资源来运行程序。
  • 采用yarn-client方式，因为driver在客户端，所以可以通过webUI访问driver的状态，在本例中可以通过http://wyy:4040访问，而YARN通过http://hadoop1:8088访问。
  • 采用yarn-client方式，因为driver在客户端，所以程序的运行结果可以在客户端显示。
  • 客户端的driver将应用提交给YARN后，YARN会先后启动AppMaster和executor，另外AppMaster和executor都是装载在container里运行，container默认的内存是1G（参数yarn.scheduler.minimum-allocation-mb定义），AppMaster分配的内存是driver-memory，executor分配的内存是executor-memory，所以向YARN申请的内存是（driver-memory +1）+ （executor-memory + 1）* num-executors，上面运行week6.SogouC使用的内存就是(1+1) + (3+1)*3=14G，如下图所示：
    

• yarn-cluster方式部署
  
  • ./bin/spark-submit --master yarn-cluster --class week6.SogouA --executor-memory 3g --driver-memory 1g week6.jar hdfs://hadoop1:8000/dataguru/data/mini.txt
  • ./bin/spark-submit --master yarn-cluster --class week6.SogouB --executor-memory 3g --num-executors 2 --driver-memory 1g week6.jar hdfs://hadoop1:8000/dataguru/data/mini.txt
  • ./bin/spark-submit --master yarn-cluster --class week6.SogouC --executor-memory 3g --executor-cores 4 --num-executors 3 --driver-memory 1g week6.jar hdfs://hadoop1:8000/dataguru/data/mini.txt
  • 采用yarn-cluster方式，因为driver在YARN中运行，要通过webUI访问driver的状态，需要点YARN中该job的Tracking UI。
  • 采用yarn-cluster方式，因为driver在YARN中运行，所以程序的运行结果不能在客户端显示，所以最好将结果保存在hdfs上，客户端的终端显示的是作为YARN的job的运行情况。
  • YARN中内存分配情况和yarn-client方式一样，如下图：
    

5：python程序在YARN中的部署
      python程序在YARN中的部署和scala程序包部署是一样，只是命令稍有差异而已：

• yarn-client方式部署
  
  • ./bin/spark-submit --master yarn-client --executor-memory 3g --driver-memory 1g SogouA.py hdfs://hadoop1:8000/dataguru/data/mini.txt
  • ./bin/spark-submit --master yarn-client --executor-memory 3g --num-executors 2 --driver-memory 1g SogouA.py hdfs://hadoop1:8000/dataguru/data/mini.txt
  • ./bin/spark-submit --master yarn-client --executor-memory 3g --executor-cores 4 --num-executors 3 --driver-memory 1g SogouA.py hdfs://hadoop1:8000/dataguru/data/mini.txt
    
• yarn-cluster方式部署
  
  • spark1.0.0还未实现
    

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