Spark环境搭建——on yarn集群模式

本篇博客,Alice为大家带来关于如何搭建Spark的on yarn集群模式的教程。

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文章目录准备工作cluster模式client模式[了解]两种模式的区别

官方文档:

http://spark.apache.org/docs/latest/running-on-yarn.html

准备工作

安装启动Hadoop(需要使用HDFS和YARN,已经ok)

安装单机版Spark(已经ok)

注意:不需要集群,因为把Spark程序提交给YARN运行本质上是把字节码给YARN集群上的JVM运行,但是得有一个东西帮我去把任务提交上个YARN,所以需要一个单机版的Spark,里面的有spark-shell命令,spark-submit命令

修改配置:

在spark-env.sh ,添加HADOOP_CONF_DIR配置,指明了hadoop的配置文件的位置

vim /export/servers/spark/conf/spark-env.sh

加入下面的声明,把路径改为自己hadoop对应的路径

export HADOOP_CONF_DIR=/export/servers/hadoop/etc/hadoop

cluster模式

说明

在企业生产环境中大部分都是cluster部署模式运行Spark应用

Spark On YARN的Cluster模式 指的是Driver程序运行在YARN集群上

补充Driver是什么:

The process running the main() function of the application and creating the SparkContext

运行应用程序的main()函数并创建SparkContext的进程

图解

在这里插入图片描述

注意:

之前我们使用的spark-shell是一个简单的用来测试的交互式窗口,下面的演示命令使用的是spark-submit用来提交打成jar包的任务

/export/servers/spark/bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master yarn \
--deploy-mode cluster \
--driver-memory 1g \
--executor-memory 1g \
--executor-cores 2 \
--queue default \
/export/servers/spark/examples/jars/spark-examples_2.11-2.2.0.jar \
10

具体的参数含义,见下图说明。
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查看界面

http://node01:8088/cluster

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client模式[了解]

说明

学习测试时使用,开发不用,了解即可

Spark On YARN的Client模式 指的是Driver程序运行在提交任务的客户端

图解

在这里插入图片描述

运行示例程序

/export/servers/spark/bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master yarn \
--deploy-mode client \
--driver-memory 1g \
--executor-memory 1g \
--executor-cores 2 \
--queue default \
/export/servers/spark/examples/jars/spark-examples_2.11-2.2.0.jar \
10

具体参数对应的含义请参照cluster模式。

两种模式的区别

Cluster和Client模式最最本质的区别是:Driver程序运行在哪里!

其中,就直接的区别就是:

运行在YARN集群中就是Cluster模式,
运行在客户端就是Client模式

当然,还有由本质区别延伸出来的区别:

cluster模式:生产环境中使用该模式

1.Driver程序在YARN集群中
2.应用的运行结果不能在客户端显示
3.该模式下Driver运行ApplicattionMaster这个进程中,
如果出现问题,yarn会重启ApplicattionMaster(Driver)

client模式:

1.Driver运行在Client上的SparkSubmit进程中
2.应用程序运行结果会在客户端显示

 

本次的分享就到这里,受益的小伙伴或对大数据技术感兴趣的朋友记得点赞关注Alice哟(^U^)ノ~YO
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作者:Alice菌

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