Spark on Yarn详解

Spark 可以跑在很多集群上,比如跑在local上,跑在Standalone上,跑在Apache Mesos上,跑在Hadoop YARN上等等。不管你Spark跑在什么上面,它的代码都是一样的,区别只是–master的时候不一样。其中Spark on YARN是工作中或生产上用的非常多的一种运行模式。今天主要对Spark on Yarn 这种方式做讲解。

作业提交

Standalone模式的提交

此处master设置为管理节点的集群地址(spark webui上显示的地址)

之后将测试代码打包成jar包,上传到服务器,使用spark-submit提交作业。

提交命令:

spark-submit --master spark://s44:7077 --name MyWordCount --class com.demo.spark.scala.WordCountScala SparkDemo-1.0-SNAPSHOT.jar hdfs://s44:8020/usr/hadoop/test.txt

把master设置为集群master的url,名字可以随意定义;class参数要带包名,一直指定到要运行的类入口,后面紧跟所在的jar,jar包参数后 跟main需要的自定义参数,如果有多个,空格隔开即可。这里只需要一个参数,用来指定程序要加载的文件目录。

提交后等着打印结果就好,另外可以根据屏幕打印出来的提示查看日志,还可以在webui上查看具体的执行过程。

yarn模式两种提交任务方式

Spark可以和Yarn整合,将Application提交到Yarn上运行,Yarn有两种提交任务的方式。

yarn-client提交任务方式

配置:

在client节点配置中spark-env.sh添加Hadoop_HOME的配置目录即可提交yarn 任务,具体步骤如下:

image

注意client只需要有Spark的安装包即可提交任务,不需要其他配置(比如slaves)

提交命令

./spark-submit --master yarn  --class org.apache.spark.examples.SparkPi  ../lib/spark-examples-xx.jar 100

./spark-submit   --master yarn-lient   --class org.apache.spark.examples.SparkPi ../lib/spark-examples-xx.jar 100

./spark-submit  --master yarn --deploy-mode  client --class org.apache.spark.examples.SparkPi ../lib/spark-examples-xx.jar 100

image

执行流程图:

image

执行流程:

1.客户端提交一个Application,在客户端启动一个Driver进程。

2.Driver进程会向RS(ResourceManager)发送请求,启动AM(ApplicationMaster)。

3.RS收到请求,随机选择一台NM(NodeManager)启动AM。这里的NM相当于Standalone中的Worker节点。

4.AM启动后,会向RS请求一批container资源,用于启动Executor。

5.RS会找到一批NM返回给AM,用于启动Executor。
AM会向NM发送命令启动Executor。

6.Executor启动后,会反向注册给Driver,Driver发送task到Executor,执行情况和结果返回给Driver端。

小结:
1、Yarn-client模式同样是适用于测试,因为Driver运行在本地,Driver会与yarn集群中的Executor进行大量的通信,会造成客户机网卡流量的大量增加.

2、 ApplicationMaster的作用:

为当前的Application申请资源

给NodeManager发送消息启动Executor。

注意:ApplicationMaster有launchExecutor和申请资源的功能,并没有作业调度的功能。

yarn-cluster提交任务方式

提交命令

./spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster  --class org.apache.spark.examples.SparkPi ../lib/spark-examples-xx.jar 100

./spark-submit   --master yarn-cluster  --class org.apache.spark.examples.SparkPi ../lib/spark-examples-xx.jar 100

结果在yarn的日志里面:

image

执行流程图:

image

执行流程:

1.客户机提交Application应用程序,发送请求到RS(ResourceManager),请求启动AM(ApplicationMaster)。

2.RS收到请求后随机在一台NM(NodeManager)上启动AM(相当于Driver端)。

3.AM启动,AM发送请求到RS,请求一批container用于启动Executor。

3.RS返回一批NM节点给AM。

4.AM连接到NM,发送请求到NM启动Executor。

5.Executor反向注册到AM所在的节点的Driver。Driver发送task到Executor。

小结

1.Yarn-Cluster主要用于生产环境中,因为Driver运行在Yarn集群中某一台nodeManager中,每次提交任务的Driver所在的机器都是随机的,不会产生某一台机器网卡流量激增的现象,缺点是任务提交后不能看到日志。只能通过yarn查看日志。

2.ApplicationMaster的作用:

为当前的Application申请资源

给nodemanager发送消息 启动Excutor。

任务调度。(这里和client模式的区别是AM具有调度能力,因为其就是Driver端,包含Driver进程)

yarn停止任务命令:

yarn application -kill applicationID

Yarn API

hadoop官方文档里面有很多API接口, http://hadoop.apache.org/docs/r2.8.3/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/ResourceManagerRest.html

接下来使用postman来调用yarn api,你也可以使用编程语言来实现http请求。

首先启动hdfs:

start-hdfs.sh

准备一个spark jar包,如果没有可以使用spark样例spark-examples_xx.jar,并上传到hdfs上

hdfs dfs -put $SPARK_HOME/examples/jars/spark-examples_xx.jar /

准备需要引入的spark库,打包成zip文件,并上传到hdfs上

cd $SPARK_HOME/jars
打包所有jar
hdfs dfs -put __spark_libs__.zip /

cd $SPARK_HOME/jars
打包配置文件
hdfs dfs -put __spark_conf__.zip /

leTLy4.png

启动Yarn

start-yarn

访问 http://localhost:8088,可以看到yarn 启动正常。

lev1wF.md.png

接下来我使用postman 来演示yarn api的调用:

创建spark任务

http://localhost:8088/ws/v1/cluster/apps/new-application

lexNNQ.md.png

WebHDFS REST API: http://hadoop.apache.org/docs/r2.8.3/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/WebHDFS.html

查看jar包的属性

http://localhost:50070/webhdfs/v1/spark-examples_xx.jar?op=GETFILESTATUS

lmldPJ.md.png

查看spark库zip文件属性

http://localhost:50070/webhdfs/v1/spark_libs.zip?op=GETFILESTATUS

lmlXGj.md.png

提交spark任务

每执行一次任务,需要一个app Id,同一个appid 只能提交一次任务

http://localhost:8088/ws/v1/cluster/apps

 {
    "application-id":"application_1577522109894_0001",
    "application-name":"SparkPi",
    "am-container-spec":
    {
      "local-resources":
      {
        "entry":
        [
          {
            "key":"__app__.jar",
            "value":
            {
              "resource":"hdfs://localhost:9000/spark-examples_xx.jar",
              "type":"FILE",
              "visibility":"APPLICATION",
              "size": 2017366,
              "timestamp": 1577517305828
            }
          },
          {
          "key": "__spark_libs__", 
          "value": {
            "resource": "hdfs://localhost:9000/__spark_libs__.zip", 
            "size": 214677962, 
            "timestamp": 1577518946899, 
            "type": "ARCHIVE", 
            "visibility": "APPLICATION"
           }
         }
        ]
      },
      "commands":
      {
        "command":"java -server -Xmx1024m -Dspark.yarn.app.container.log.dir=<LOG_DIR>  -Dspark.master=yarn  -Dspark.submit.deployMode=cluster -Dspark.executor.cores=1 -Dspark.executor.memory=1g -Dspark.app.name=SparkPi  org.apache.spark.deploy.yarn.ApplicationMaster --class org.apache.spark.examples.SparkPi --jar __app__.jar 1><LOG_DIR>/stdout 2><LOG_DIR>/stderr"
      },
      "environment":
      {
        "entry":
        [
          {
            "key": "SPARK_USER",
            "value": "xx"
          },
          {
            "key": "SPARK_YARN_MODE",
            "value": true
          },
          {
            "key": "SPARK_YARN_STAGING_DIR",
            "value": "hdfs://localhost:9000/user/xx/.sparkStaging/application_1577522109894_0001"
          },
          {
            "key": "CLASSPATH",
            "value": "{{PWD}}<CPS>{{PWD}}/__app__.jar<CPS>{{PWD}}/__spark_libs__/*<CPS>$HADOOP_CONF_DIR<CPS>$HADOOP_COMMON_HOME/share/hadoop/common/*<CPS>$HADOOP_COMMON_HOME/share/hadoop/common/lib/*<CPS>$HADOOP_HDFS_HOME/share/hadoop/hdfs/*<CPS>$HADOOP_HDFS_HOME/share/hadoop/hdfs/lib/*<CPS>$HADOOP_YARN_HOME/share/hadoop/yarn/*<CPS>$HADOOP_YARN_HOME/share/hadoop/yarn/lib/*<CPS>$HADOOP_MAPRED_HOME/share/hadoop/mapreduce/*<CPS>$HADOOP_MAPRED_HOME/share/hadoop/mapreduce/lib/*<CPS>{{PWD}}/__spark_conf__/__hadoop_conf__"
          },
          {
            "key": "SPARK_DIST_CLASSPATH",
            "value": "{{PWD}}<CPS>{{PWD}}/__app__.jar<CPS>{{PWD}}/__spark_libs__/*<CPS>$HADOOP_CONF_DIR<CPS>$HADOOP_COMMON_HOME/share/hadoop/common/*<CPS>$HADOOP_COMMON_HOME/share/hadoop/common/lib/*<CPS>$HADOOP_HDFS_HOME/share/hadoop/hdfs/*<CPS>$HADOOP_HDFS_HOME/share/hadoop/hdfs/lib/*<CPS>$HADOOP_YARN_HOME/share/hadoop/yarn/*<CPS>$HADOOP_YARN_HOME/share/hadoop/yarn/lib/*<CPS>$HADOOP_MAPRED_HOME/share/hadoop/mapreduce/*<CPS>$HADOOP_MAPRED_HOME/share/hadoop/mapreduce/lib/*<CPS>{{PWD}}/__spark_conf__/__hadoop_conf__"
          }
        ]
      }
    },
    "unmanaged-AM":false,
    "max-app-attempts":1,
    "resource":
    {
      "memory":1024,
      "vCores":1
    },
    "application-type":"YARN",
    "keep-containers-across-application-attempts":false
  }

查询spark任务

http://localhost:8088/ws/v1/cluster/apps/application_1577522109894_0001

资源分配

YARN的RM负责管理整个集群,NM则负责管理该工作节点。

YARN的NM可分配core数(即可以分给Container的最大CPU核数)由参数yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores指定,一般要小于本节点的物理CPU核数,因为要预留一些资源给其他任务。Hadoop集群工作节点一般都是同构的,即配置相同。NM可分配给Container的最大内存则由参数yarn.nodemanager.resource.memory-mb指定,默认情况下,可分配内存会小于本机内存*0.8。

注意,分配给作业的资源不要超过YARN可分配的集群资源总数。注意:分配给单个Container的核数和内存不能超过阈值,即为Executor设置的核数和内存不能超过阈值。若分配给作业的资源超过上限,将不会启动指定数目的Executor(也就是说,不会起足够数目的Container)。

参数设置

yarn 参数设置

在YARN中,资源管理由ResourceManager和NodeManager共同完成,其中,ResourceManager中的调度器负责资源的分配,而NodeManager则负责资源的供给和隔离,将cpu、内存等包装称container,一个container代表最小计算资源。

ResourceManager将某个NodeManager上资源分配给任务(这就是所谓的“资源调度”)后,NodeManager需按照要求为任务提供相应的资源,甚至保证这些资源应具有独占性,为任务运行提供基础的保证,这就是所谓的资源隔离。

yarn中可以通过yarn-site.xml中设置如下几个参数达到管理内存的目的:

  • yarn.nodemanager.resource.memory-mb 默认值:8192M NM总的可用物理内存,以MB为单位。一旦设置,不可动态修改
  • yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores 默认值:8 可分配的CPU个数
  • yarn.scheduler.minimum-allocation-mb 默认值:1024 可申请的最少内存资源,以MB为单位
  • yarn.scheduler.maximum-allocation-mb 默认值:8192 可申请的最大内存资源,以MB为单位
  • yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores 默认值:1 可申请的最小虚拟CPU个数
  • yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores 默认值:32 可申请的最 大虚拟CPU个数

yarn.nodemanager.resource.memory-mb与yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores的值不会根据系统资源自动设置,需要手动设置,如果系统内存小于8G 、cpu小于8个,最好手动设置

spark 参数设置

spark 执行任务是executor,一个executor可以运行多个task。一个Executor对应一个JVM进程。从Spark的角度看,Executor占用的内存分为两部分:ExecutorMemory和MemoryOverhead。

  • spark.driver.memory 默认值:1g ; 分配给driver process的jvm堆内存大小,SparkContext将会在这里初始化,命令行中可通过 --driver-memory指定,也可通过配置文件指定一个固定值
  • spark.driver.cores 默认值:1 ; 分配给driver process的核心数量,只在cluster模式下
  • spark.driver.memoryOverhead 默认值:driverMemory * 0.10, with minimum of 384; 用于driver process的启停jvm内存大小
  • spark.executor.cores 默认值:1 ; 分配给executor process的核心数量,命令行中可通过 executor-cores指定
  • spark.executor.memory 默认值:1g ; 分配给每个executor的程序的内存大小,命令行中可通过 --executor-memory指定
  • spark.executor.memoryOverhead 默认值:executorMemory * 0.10, with minimum of 384; jvm非堆内存的开销,一般占max(executorMemory *10%,384M)大小

Spark On YARN资源分配策略

当在YARN上运行Spark作业,每个Spark executor作为一个YARN容器运行。Spark可以使得多个Tasks在同一个容器里面运行。

  • 对于集群中每个节点首先需要找出nodemanager管理的资源大小,总的资源-系统需求资源-hbase、HDFS等需求资源=nodemanager管理资源
  • 划分内存资源,有上文中jvm资源需求等于executor.memory(JVM堆资源)+executor.memoryOverhead(JVM非堆需要资源),也就是一个executor需要的内存资源=--executor-memory+max(executorMemory *10%,384M)。同时这个值需要通过yarn申请,必须落在minimum-allocation-mb与maximum-allocation-mb之间
  • 划分cpu资源,通过executor.cores指定executor可拥有的cpu个数,也就是task可并行运行的个数,一般小于5
  • 计算executor个数。设置num-executors

对于client模式:nodemanager管理资源>=executor个数executor资源(内存+cpu) 对于cluster模式:nodemanager管理资源>=executor个数executor(内存+cpu)+driver资源(内存+cpu)

总结

本篇主要讲解了Spark on yarn 的提交作业方式, Yarn client 与 Yarn cluster的原理,同时以实例讲解了Hadoop Yarn 的Rest api 以及如何调用提交spark的作业,最后讲了下Spark参数设置、Yarn的参数设置以及Spark on Yarn的资源分配策略。

posted @ 2019-12-29 21:35  chaplinthink  阅读(6091)  评论(0编辑  收藏  举报