Spark Yarn-cluster与Yarn-client

摘要

在Spark中,有Yarn-Client和Yarn-Cluster两种模式可以运行在Yarn上,通常Yarn-Cluster适用于生产环境,而Yarn-Clientr更适用于交互,调试模式,以下是它们的区别
 
Spark插拨式资源管理
Spark支持Yarn,Mesos,Standalone三种集群部署模式,它们的共同点:Master服务(Yarn ResourceManager,Mesos master,Spark standalone)来决定哪些应用可以运行以及在哪什么时候运行,Slave服务(Yarn NodeManger)运行在每个节点上,节点上实际运行着Executor进程,此外还监控着它们的运行状态以及资源的消耗
 
Spark On Yarn的优势
1. Spark支持资源动态共享,运行于Yarn的框架都共享一个集中配置好的资源池
2. 可以很方便的利用Yarn的资源调度特性来做分类·,隔离以及优先级控制负载,拥有更灵活的调度策略
3.Yarn可以自由地选择executor数量
4.Yarn是唯一支持Spark安全的集群管理器,使用Yarn,Spark可以运行于Kerberized Hadoop之上,在它们进程之间进行安全认证 
 
Yarn-cluster VS Yarn-client
当在Spark On Yarn模式下,每个Spark Executor作为一个Yarn container在运行,同时支持多个任务在同一个container中运行,极大地节省了任务的启动时间
 
Appliaction Master
为了更好的理解这两种模式的区别先了解下Yarn的Application Master概念,在Yarn中,每个application都有一个Application Master进程,它是Appliaction启动的第一个容器,它负责从ResourceManager中申请资源,分配资源,同时通知NodeManager来为Application启动container,Application Master避免了需要一个活动的client来维持,启动Applicatin的client可以随时退出,而由Yarn管理的进程继续在集群中运行
 
Yarn-cluster
在Yarn-cluster模式下,driver运行在Appliaction Master上,Appliaction Master进程同时负责驱动Application和从Yarn中申请资源,该进程运行在Yarn container内,所以启动Application Master的client可以立即关闭而不必持续到Application的生命周期,下图是yarn-cluster模式
Yarn-cluster模式下作业执行流程:
1. 客户端生成作业信息提交给ResourceManager(RM)
2. RM在某一个NodeManager(由Yarn决定)启动container并将Application Master(AM)分配给该NodeManager(NM)
3. NM接收到RM的分配,启动Application Master并初始化作业,此时这个NM就称为Driver
4. Application向RM申请资源,分配资源同时通知其他NodeManager启动相应的Executor
5. Executor向NM上的Application Master注册汇报并完成相应的任务
 
Yarn-client
在Yarn-client中,Application Master仅仅从Yarn中申请资源给Executor,之后client会跟container通信进行作业的调度,下图是Yarn-client模式
Yarn-client模式下作业执行流程:
1. 客户端生成作业信息提交给ResourceManager(RM)
2. RM在本地NodeManager启动container并将Application Master(AM)分配给该NodeManager(NM)
3. NM接收到RM的分配,启动Application Master并初始化作业,此时这个NM就称为Driver
4. Application向RM申请资源,分配资源同时通知其他NodeManager启动相应的Executor
5. Executor向本地启动的Application Master注册汇报并完成相应的任务
 
下表是Spark Standalone与Spark On Yarn模式下的比较
 
 
 
 
 
 
 
 
 
posted @ 2016-09-09 17:05  MOBIN  阅读(16780)  评论(4编辑  收藏  举报