Spark环境搭建（Hadoop YARN模式）_spark yarn

前言

按照前面环境部署中所学习的，如果我们想要一个稳定的生产Spark环境，那么最优的选择就是构建：HA StandAlone集
群。
不过在企业中， 服务器的资源总是紧张的，许多企业不管做什么业务，都基本上会有Hadoop集群。也就是会有YARN集群。
对于企业来说，在已有YARN集群的前提下在单独准备Spark StandAlone集群,对资源的利用就不高。所以， 在企业中，多
数场景下，会将Spark运行到YARN集群中。
YARN本身是一个资源调度框架，负责对运行在内部的计算框架进行资源调度管理.。
作为典型的计算框架，Spark本身也是直接运行在YARN中，并接受YARN的调度的。

所以，对于Spark On YARN， 无需部署Spark集群，只要找一台服务器，充当Spark的客户端，即可提交任务到YARN集群中运行。

Spark On YARN 本质
Master角色由YARN的ResourceManager担任。
Worker角色由YARN的NodeManager担任。
Driver角色运行在YARN容器内 或 提交任务的客户端进程中
真正干活的Executor运行在YARN提供的容器内

Spark On YARN 需要环境
1、需要Yarn集群:已经安装了
2、需要Spark客户端工具, 比如spark-submit, 可以将Spark程序提交到YARN中
3、需要被提交的代码程序:，如spark/examples/src/main/python/pi.py此示例程序,或我们后续自己开发的Spark任务

Spark On YARN 部署

将spark安装包上传到 安装了YARN的机器上，解压。
在安装目录的conf目录下
mv spark-env.sh.template spark-env.sh
在spark-env.sh 以及 环境变量配置文件中即可
确保这两个配置要有

然后启动spark，执行bin目录下的pyspark

pyspark --master yarn
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问题记录：因为虚拟机分配空间太小触发了 hadoop的安全模式，据网上信息，只要磁盘占用超过95%，hadoop就会进入安全模式，并且无法退出。在安全模式下，spark无法连接hadoop，并且hadoop里面的文件全部进入只读模式。
解决方法：
方法1： lsof -n | grep deleted
查看进程结束但是没有释放文件资源的进程，然后 kill -9 pid 杀死进程释放资源。
这个方法我他妈的杀了好多，还是不见好转。所以采取方法2，对磁盘进行扩容。原本采用的默认大小20G。
方法2：扩容虚拟机
https://blog.csdn.net/michaelcc00/article/details/127242856
亲测有效，lvextend -L +10G /dev/mapper/centos-root #扩展已有卷的容量
注意这步命令，在自己电脑上，10G，实际上只有9.9G，所以参数大于实际大小扩容不成功。注意你自己电脑的实际大小。如果参数大于实际大小，会出现提示。按照提示改一下大小就好。
最后，hadoop退出安全模式，spark正常连接虚拟机。

YARN的web UI界面中 ID和上图对应。
pyspark 交互式控制台客户端程序，就已经正常运行到YARN之中。

测试提交命令，提交一个py程序到spark中运行。使用官方提供的测试程序进行测试。examples/src/main/python/pi.py
还是 bin 目录下
spark-submit --master yarn …/examples/src/main/python/pi.py 100
执行结果截图：

两种提交方式测试成功

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部署模式DeployMode

Spark On YARN是有两种运行模式的，一种是Cluster模式一种是Client模式。
这两种模式的区别就是Driver运行的位置。
Cluster模式即：Driver运行在YARN容器内部， 和ApplicationMaster在同一个容器内
Client模式即：Driver运行在客户端进程中， 比如Driver运行在spark-submit程序的进程中

Cluster模式：

Client模式：以spark-submit为例

两种模式比较：
Cluster模式 通讯效率更高。
但是Cluster模式中，spark产生的日志也是在容器内部，如果我们想要快速验证一些结果，在查询日志时就很不方便。在使用Client模式时，日志产生在本地，可以直接通过终端查看，查看日志更方便。

总体区别：

通过命令指定两种模式：
客户端模式：

# 假设在spark安装包的bin目录下
spark-submit --master yarn --deploy-mode client --driver-memory 512m --executor-memory 512m --num-executors 3 
--total-executor-cores 3  ../examples/src/main/python/pi.py 100
# deploy-mode 指定模式，不指定则默认客户端模式
# driver-memory 指定driver内存
# executor-memory 指定executor内存
# num-executors 指定executor数量，这里集群式三台虚拟机，所以可以指定3、6、9都行。指定为3 则每台机器开一个executor跑程序
# total-executor-cores 指定executor集群总共可以使用多少集群CPU核心，一般和数量对应
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执行以上命令：日志都输出在 spark-submit的控制台，在driver的web监控界面，通过18080端口访问历史服务器可以看见，driver没有日志。

集群模式：
只需要将deploy-mode参数改为 cluster即可

spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --driver-memory 512m --executor-memory 512m --num-executors 3 
--total-executor-cores 3  ../examples/src/main/python/pi.py 100
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控制台没有输出结果，web界面有日志

Client模式和Cluster模式最最本质的区别是：Driver程序运行在哪里。

• Client模式：学习测试时使用，生产不推荐(要用也可以,性能略低,稳定性略低)
  1.Driver运行在Client上,和集群的通信成本高
  2.Driver输出结果会在客户端显示
• Cluster模式：生产环境中使用该模式
  1.Driver程序在YARN集群中，和集群的通信成本低
  2.Driver输出结果不能在客户端显示
  3.该模式下Driver运行ApplicattionMaster这个节点上,由Yarn管理，如果出现问题，yarn会重启ApplicattionMaster(Driver)

总结：
SparkOnYarn本质？

• Master由ResourceManager代替
• Worker由NodeManager代替
• Driver可以运行在容器内(Cluster模式)或客户端进程中(Client模式)
• Executor全部运行在YARN提供的容器内

Why Spark On YARN?
提高资源利用率, 在已有YARN的场景下让Spark收到YARN的调度可以更好的管控资源提高利用率并方便管理