Spark on YARN 资源申请流程

引言

Apache Spark 是一个开源的大数据处理框架，它提供了高效的数据处理能力和快速的计算速度。同时，YARN（Yet Another Resource Negotiator）是 Apache Hadoop 生态系统中的一个资源管理器，用于管理集群中的资源分配和任务调度。本文将介绍如何在 Spark 上配置和使用 YARN 来管理和分配资源。

步骤一：配置 Spark 集群

在开始使用 Spark on YARN 之前，首先需要配置 Spark 集群，并确保集群中的所有节点都已安装 Spark 和 Hadoop。

1. 下载并解压 Spark 软件包。
2. 在 conf 目录下，复制 spark-env.sh.template 为 spark-env.sh。
3. 在 spark-env.sh 中设置 JAVA_HOME 和 HADOOP_CONF_DIR 环境变量。
4. 配置每个节点上的 conf/slaves 文件，指定集群的所有节点。
5. 启动 Spark 集群。

步骤二：配置 YARN

在配置 Spark on YARN 之前，需要确保 YARN 服务已经正确配置和运行。

1. 在 Hadoop 配置目录中，创建一个 yarn-site.xml 文件，并添加以下配置：

   <property>
       <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
       <value>mapreduce_shuffle</value>
   </property>
   <property>
       <name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce_shuffle.class</name>
       <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>
   </property>
   

2. 启动 YARN 服务。

步骤三：提交 Spark 应用到 YARN

现在我们可以将 Spark 应用程序提交到配置好的 YARN 上运行了。

1. 在 Spark 安装目录下，找到 spark-submit 脚本。

2. 使用以下命令提交 Spark 应用程序：

   ./spark-submit --class <main-class> --master yarn --deploy-mode cluster --num-executors <num-executors> --driver-memory <driver-memory> --executor-memory <executor-memory> <application-jar-or-python-file> <application-arguments>
   

   其中，<main-class> 是 Spark 应用的入口类，<num-executors> 是执行器的数量，<driver-memory> 是驱动程序的内存，<executor-memory> 是执行器的内存，<application-jar-or-python-file> 是应用程序的 JAR 文件或 Python 文件，<application-arguments> 是应用程序的参数。

3. 等待 Spark 应用程序在 YARN 上运行并完成。

结论

通过配置和使用 Spark on YARN，您可以更好地管理和分配集群资源，并通过 YARN 的弹性特性来处理大规模数据处理任务。通过上述步骤，您可以开始在 Spark 上运行与 YARN 集成的应用程序，并充分利用 Spark 和 YARN 的优势。希望本文对您有所帮助。

参考链接：

• Apache Spark 官方文档
• Apache Hadoop 官方文档