sparkonyarn配置詳解

一、Spark on YARN 配置

Apache Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop中的一個集群資源管理器，它負責管理和協調集群中各種應用程序的資源。Spark on YARN是Spark在YARN上的一種部署模式，相對於Standalone模式，這種模式使得Spark能夠利用Hadoop上的資源調度和集群管理功能，且能夠與Hadoop生態系統無縫集成。在這種模式下，YARN負責資源分配、任務調度和容錯處理，而Spark Executor運行在YARN Container中。

在Spark on YARN模式下，主要的配置分為兩個部分：Spark的配置和YARN的配置。

Spark的配置主要包括以下內容：
1. Spark Driver的內存設置：spark.driver.memory
2. Spark Executor的默認內存設置：spark.executor.memory
3. Spark Executor的個數設置：spark.executor.instances
4. Spark Executor的核數設置：spark.executor.cores
5. Spark Driver的Java選項設置：spark.driver.extraJavaOptions
6. Spark Executor的Java選項設置：spark.executor.extraJavaOptions
7. Spark的Shuffle的內存分配比例設置：spark.shuffle.memoryFraction

YARN的配置主要包括以下內容：
1. ResourceManager的內存設置：yarn.scheduler.minimum-allocation-mb，yarn.scheduler.maximum-allocation-mb
2. NodeManager的內存設置：yarn.nodemanager.resource.memory-mb
3. NodeManager的Core設置：yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores
4. YARN默認內存設置：yarn.scheduler.minimum-allocation-mb，yarn.scheduler.maximum-allocation-mb
5. 用戶隊列設置：yarn.scheduler.capacity.root.queues
6. 每個隊列資源佔比設置：yarn.scheduler.capacity.root.{queue-name}.capacity

<property>
 <name>spark.driver.memory</name>
 <value>4g</value>
</property>
<property>
 <name>spark.executor.memory</name>
 <value>2g</value>
</property>
<property>
 <name>spark.executor.instances</name>
 <value>2</value>
</property>

二、Spark on YARN兩種模式

Spark on YARN存在兩種模式：client mode和cluster mode。兩種模式的最大區別在於Driver程序的運行位置。

在client mode中，Driver程序運行在客戶端，它向YARN提交一個應用，YARN在集群中找到可用的Executor進行任務的執行。在應用結束後，Driver會收集所有Executor的結果，然後輸出結果並退出。

在cluster mode中，Driver程序運行在一個隨機選中的Executor中，可以理解為Driver程序和Executor程序在同一個容器中，Driver會向YARN提交應用，然後分配給另外的Executor進行任務的執行，Driver扮演隊伍的調度員，負責任務的分配和結果的收集。

三、Spark on YARN工作原理

在YARN上運行的Spark應用包含Spark應用程序運行所需的所有資源和配置信息，YARN負責資源的分配和管理。每個Spark應用程序由一個Driver程序和多個Executor程序組成。Driver程序運行在一個容器中，而Executor程序則運行在多個容器中。容器是YARN用來分配資源的基本單位，每個容器由一個NodeManager管理，它包含一定的CPU和內存資源。

在運行Spark應用程序之前，首先要使用bin/spark-submit腳本將Spark應用程序提交到YARN，然後YARN會創建一個ApplicationMaster，由它來協調Driver程序和Executor程序的啟動、執行以及資源分配的工作。在ApplicationMaster啟動之後，Driver程序通過ApplicationMaster申請資源，ApplicationMaster將資源請求發送給ResourceManager來獲取資源。如果ResourceManager能夠分配容器成功，ApplicationMaster就向NodeManager發送啟動請求，啟動容器中的Executor程序，Executor程序隨後開始執行任務。

spark-submit \
--class com.example.spark.app \
--master yarn-client \
--deploy-mode client \
--num-executors 2 \
--executor-cores 2 \
--executor-memory 2g \
./path/to/your/app.jar

四、Spark on YARN的本質

Spark on YARN的本質是將Spark應用程序部署到YARN聯合管理的Hadoop集群中，利用Hadoop集群的分散式資源調度和管理功能來獲取Executor的資源，運行Spark應用程序，提高集群的資源利用率和效率。

作為一種分散式計算框架，Spark on YARN具有高度的靈活性和可伸縮性，它可以根據應用程序的需要，動態分配資源並進行任務調度和容錯處理，從而保證了應用程序的穩定性和吞吐量。此外，Spark on YARN還可以和Hadoop的其他組件（如HDFS、HBase等）無縫集成，實現了數據處理和分析的一體化平台。

在實際應用中，通過對Spark on YARN的合理配置，我們可以提高Spark應用程序的性能和資源利用率，從而更好地處理和分析大規模數據。