Running Spark on YARN

时间：2022-02-23 05:18:35

Running Spark on YARN

对 YARN (Hadoop NextGen) 的支持是从Spark-0.6.0开始的，后续的版本也一直持续在改进。

Launching Spark on YARN

确保HADOOP_CONF_DIR或YARN_CONF_DIR指向包含Hadoop集群的（客户端）配置文件的目录。这些配置用于写入HDFS并连接到YARN ResourceManager。此目录中包含的配置将分发到YARN群集，以便应用程序使用的所有容器都使用相同的配置。如果配置引用了不受YARN管理的Java系统属性或环境变量，那么也应该在Spark应用程序的配置（驱动程序，执行程序和AM在客户端模式下运行时）中进行设置。

有两种可用于在YARN上启动Spark应用程序的部署模式。在cluster模式下，Spark驱动程序在由集群上的YARN管理的应用程序主进程中运行，客户端可以在启动应用程序后结束。在client 模式下，驱动程序在客户端进程中运行，应用程序主程序仅用于从YARN请求资源。

不同于Spark独立和Mesos模式，其中master地址在--master参数中指定，在YARN模式下，ResourceManager的地址从Hadoop配置中提取。因此，--master参数是yarn。

要在cluster模式下启动Spark应用程序：

$ ./bin/spark-submit --class path.to.your.Class --master yarn --deploy-mode cluster [options] <app jar> [app options]
$ ./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi \

    --master yarn \

    --deploy-mode cluster \

    --driver-memory 4g \

    --executor-memory 2g \

    --executor-cores  \

    --queue thequeue \

    lib/spark-examples*.jar \

以上启动一个启动默认应用程序主服务器的YARN客户端程序。那么SparkPi将作为Application Master的子线程运行。客户端将定期轮询应用程序主机的状态更新并将其显示在控制台中。您的应用程序运行完毕后，客户端将退出。有关如何查看驱动程序和执行程序日志，请参阅下面的“调试应用程序”部分。

要在客户端模式下启动Spark应用程序，请执行相同操作，但将cluster 替换为client。以下显示如何在客户端模式下运行spark-shell：

$ ./bin/spark-shell --master yarn --deploy-mode client

 

 

Adding Other JARs

在cluster模式下，驱动程序在与客户机不同的机器上运行，因此SparkContext.addJar将不会与客户端本地的文件一起使用。要使客户端上的文件可用于SparkContext.addJar，请在启动命令中使用--jars选项包含它们。

$ ./bin/spark-submit --class my.main.Class \

    --master yarn \

    --deploy-mode cluster \

    --jars my-other-jar.jar,my-other-other-jar.jar \

    my-main-jar.jar \

    app_arg1 app_arg2

准备

在YARN上运行Spark需要使用构建分发支持YARN的Spark的二进制。二进制分发可以从项目网站的downloads page 下载。要自己构建Spark，请参阅构建Building Spark。

要使Spark运行时jar可以从YARN端访问，可以指定spark.yarn.archive或spark.yarn.jars。有关详细信息，请参阅Spark Properties。如果没有指定spark.yarn.archive或spark.yarn.jars，Spark将在$ SPARK_HOME / jars下创建一个包含所有jar的zip文件，并将其上传到分布式缓存。

Spark的YARN上的大部分配置与其他部署模式相同。有关这些信息的详细信息，请参阅配置页面。这些是特定于YARN上Spark的配置。

调试应用

在YARN术语中，执行者和应用程序主人在“containers”内部运行。应用程序完成后，YARN有两种处理容器日志的方式。如果日志聚合已打开（使用yarn.log-aggregation-enable config），容器日志将复制到HDFS并在本地计算机上删除。可以使用yarn日志命令从群集上的任何位置查看这些日志。

yarn logs -applicationId <app ID>

将从给定的应用程序中打印出来自所有容器的所有日志文件的内容。您还可以使用HDFS shell或API直接在HDFS中查看容器日志文件。可以通过查看YARN配置（yarn.nodemanager.remote-app-log-dir和yarn.nodemanager.remote-app-log-dir-suffix）找到它们所在的目录。日志也可在Spark Web UI的“执行程序”选项卡下使用。您需要同时运行Spark历史记录服务器和MapReduce历史记录服务器，并正确地在yarn-site.xml中配置yarn.log.server.url。Spark历史记录服务器UI上的日志URL将重定向到MapReduce历史记录服务器以显示聚合日志

Important notes

核心请求是否符合调度决策取决于正在使用及配置哪个调度程序。

在cluster模式下，Spark执行程序和Spark驱动程序使用的本地目录将是为YARN（Hadoop YARN config yarn.nodemanager.local-dirs）配置的本地目录。如果用户指定了spark.local.dir，它将被忽略。在client模式下，Spark-executors将使用为YARN配置的本地目录，而Spark-driver将使用在spark.local.dir中定义的目录。这是因为Spark驱动程序在client模式下不会提交到YARN群集上，只有Spark执行程序才提交。

--files和--archives选项支持通过#指定HADOOP中文件名。例如指定 --files localtest.txt#appSees.txt。这将把您本地名为localtest.txt的文件上传到HDFS，但是这将通过名称appSees.txt链接，您的应用程序应该使用appSees.txt名称在YARN上运行时引用它。

如果您使用本地文件并以cluster模式运行，则--jars选项允许SparkContext.addJar函数正常工作。如果您使用HDFS，HTTP，HTTPS或FTP文件，则不需要使用它。

Running in a Secure Cluster

正如security一章所涵盖的那样，Kerberos用于在安全的Hadoop集群中验证服务和客户端相关联的主体。这允许客户端提出这些认证服务的请求;授予授权人员的权利的服务。

Hadoop服务问题hadoop令牌允许访问服务和数据。客户端必须首先获取他们将访问的服务的tokens，并将其与应用一起传递到YARN。

对于Spark应用程序与任何Hadoop文件系统（例如hdfs，webhdfs等），HBase和Hive进行交互，它必须使用启动应用程序的用户的Kerberos凭据来获取相关的令牌，也就是说，以身份的主体将运行的Spark应用程序。

这通常在启动时完成：在安全集群中，Spark将自动获取集群的默认Hadoop文件系统的令牌，并可能为HBase和Hive获取令牌。

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