pig2 发表于 2014-7-10 23:32:02

Spark1.0.0 history server 配置和使用

本帖最后由 pig2 于 2014-7-11 00:51 编辑

问题导读:
Spark history server的作用是什么?
使用history server,对于提交应用程序的客户端需要配置哪些参数?
history server的服务端需要做哪些配置?


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在运行Spark应用程序的时候,driver会提供一个webUI给出应用程序的运行信息,但是该webUI随着应用程序的完成而关闭端口,也就是说,Spark应用程序运行完后,将无法查看应用程序的历史记录。Spark history server就是为了应对这种情况而产生的,通过配置,Spark应用程序在运行完应用程序之后,将应用程序的运行信息写入指定目录,而Spark history server可以将这些运行信息装载并以web的方式供用户浏览。
1.使用history server    要使用history server,对于提交应用程序的客户端需要配置以下参数(在conf/spark-defaults.conf中配置):

[*]spark.eventLog.enabled   是否记录Spark事件,用于应用程序在完成后重构webUI。
[*]spark.eventLog.dir   如果spark.eventLog.enabled为 true,该属性为记录spark事件的根目录。在此根目录中,Spark为每个应用程序创建分目录,并将应用程序的事件记录到在此目录中。用户可以将此属性设置为HDFS目录,以便history server读取历史记录文件。
[*]spark.yarn.historyServer.address    Spark history server的地址(不要加http://)。这个地址会在Spark应用程序完成后提交给YARN RM,然后RM将信息从RM UI写到history server UI上。


      而对于history server的服务端,可以配置以下环境变量:

[*]SPARK_DAEMON_MEMORY   分配给history server的内存大小,默认512m。
[*]SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS   history server的JVM选择,默认为空。
[*]SPARK_PUBLIC_DNS   history server的公网地址,如果不设置,可以用内网地址来访问。默认为空。
[*]SPARK_HISTORY_OPTS   history server的属性设置,属性如下面所示。默认为空。


属性名称 默认 含义
spark.history.updateInterval 10以秒为单位,多长时间history server显示的信息进行更新。每次更新都会检查持久层事件日志的任何变化。
spark.history.retainedApplications 250在history server上显示的最大应用程序数量,如果超过这个值,旧的应用程序信息将被删除。
spark.history.ui.port 18080history server的默认访问端口
spark.history.kerberos.enabled false是否使用kerberos方式登录访问history server,对于持久层位于安全集群的HDFS上是有用的。如果设置为true,就要配置下面的两个属性。
spark.history.kerberos.principal 空用于history server的kerberos主体名称
spark.history.kerberos.keytab 空用于history server的kerberos keytab文件位置
spark.history.ui.acls.enable false授权用户查看应用程序信息的时候是否检查acl。如果启用,无论应用程序的spark.ui.acls.enable怎么设置,都要进行授权检查,只有应用程序所有者和spark.ui.view.acls指定的用户可以查看应用程序信息;如果禁用,不做任何检查。


2:实验环境

实验环境参见Spark1.0.0 开发环境快速搭建。
实验代码参见使用IntelliJ IDEA开发Spark1.0.0应用程序 的SparkPi和 Spark1.0.0源代码/examples/src/main/python/pi.py (在文件结尾增加了一句sc.stop()) 。


3:实验
A:实验计划



B:集群配置并启动history server
虚拟机群:
# su - hadoop
$ cd /app/hadoop/hadoop220
$ sbin/start-dfs.sh
$ bin/hdfs dfs -mkdir /sparklogs
$ sbin/start-yarn.sh
$ cd ../spark100/conf
$ cp spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf
$ vi spark-defaults.conf
$ cat spark-defaults.conf
spark.eventLog.enabledtrue
02.spark.eventLog.dir      hdfs://hadoop1:8000/sparklogs
03.spark.yarn.historyServer.address    hadoop1:18080

$ cd ..
$ sbin/start-all.sh
$ sbin/start-history-server.sh hdfs://hadoop1:8000/sparklogs


C:客户端配置
mmicky@wyy:~$ su - hadoop
hadoop@wyy:~$ cd /app/hadoop/spark100
hadoop@wyy:/app/hadoop/spark100$ cd conf
hadoop@wyy:/app/hadoop/spark100/conf$ cp spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf
hadoop@wyy:/app/hadoop/spark100/conf$ vi spark-defaults.conf
hadoop@wyy:/app/hadoop/spark100/conf$ cat spark-defaults.conf


spark.eventLog.enabledtrue
02.spark.eventLog.dir      hdfs://hadoop1:8000/sparklogs
03.spark.yarn.historyServer.address    hadoop1:18080

hadoop@wyy:/app/hadoop/spark100/conf$ cd ..

D:客户端提交scala程序
hadoop@wyy:/app/hadoop/spark100$ ./bin/spark-submit --master local --class week2.SparkPi --executor-memory 2g --driver-memory 1g week2.jar
hadoop@wyy:/app/hadoop/spark100$ ./bin/spark-submit --master spark://hadoop1:7077 --class week2.SparkPi --executor-memory 2g --driver-memory 1g week2.jar
hadoop@wyy:/app/hadoop/spark100$ ./bin/spark-submit --master yarn-client --class week2.SparkPi --executor-memory 2g --driver-memory 1g week2.jar
hadoop@wyy:/app/hadoop/spark100$ ./bin/spark-submit --master yarn-cluster --class week2.SparkPi --executor-memory 2g --driver-memory 1g week2.jar


E:虚拟机群提交python程序
$ ./bin/spark-submit --master local --executor-memory 2g --driver-memory 1g pi.py
$ ./bin/spark-submit --master spark://hadoop1:7077 --executor-memory 2g --driver-memory 1g pi.py
$ ./bin/spark-submit --master yarn-client --executor-memory 2g --driver-memory 1g pi.py
$ ./bin/spark-submit --master yarn-cluster--executor-memory 2g --driver-memory 1g pi.py


F:检查history server工作情况
用浏览器打开hadoop1:18080


点任意应用程序,可以查看应用程序运行信息:



4:TIPS

[*]driver在SparkContext使用stop()方法后才将完整的信息提交到指定的目录,如果不使用stop()方法,即使在指定目录中产生该应用程序的目录,history server也将不会加载该应用程序的运行信息。所以如果直接使用Spark1.0.0源代码/examples/src/main/python/pi.py,就无法显示其应用程序,在最后加上一行sc.stop()后,就可以显示。
[*]history server增强版代码可以参看https://github.com/apache/spark/pull/718/files#r13398770





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