Spark on YARN集群模式搭建全攻略

"Spark环境搭建——on yarn集群模式" Spark on YARN集群模式的搭建教程主要涉及以下几个关键步骤和概念： 1. 准备工作 在搭建Spark on YARN集群模式前，首先要确保Hadoop环境已经正确安装并启动，包括HDFS（Hadoop分布式文件系统）和YARN（Yet Another Resource Negotiator，资源调度器）。由于Spark应用是在YARN上运行的，因此Hadoop的这两个组件是必不可少的基础设施。 2. 安装单机版Spark 尽管我们需要在YARN集群上运行Spark应用，但并不意味着我们需要在每个节点上都安装完整的Spark集群。只需要一个单机版的Spark，用于提交任务到YARN。这个单机版Spark提供了`spark-shell`和`spark-submit`等命令，用于与YARN交互。 3. 配置修改 在配置Spark环境时，需要在`spark-env.sh`文件中添加`HADOOP_CONF_DIR`环境变量，该变量指定了Hadoop配置文件的路径。这样Spark才能正确地与Hadoop通信。例如： ``` export HADOOP_CONF_DIR=/export/servers/hadoop/etc/hadoop ``` 4. 集群模式（Cluster Mode） - Cluster模式是Spark on YARN的一种部署方式，适用于企业生产环境。在这种模式下，Driver程序并不运行在提交任务的工作站上，而是作为一个YARN的应用管理器（Application Manager）在集群内部运行。Driver与Executor都在YARN集群内，提高了数据处理的效率和隔离性。 5. Driver的角色 Driver是执行Spark应用的主程序，它负责运行`main()`函数，并创建SparkContext对象，从而初始化整个Spark应用。在Cluster模式下，Driver由YARN负责管理和调度。 6. 提交任务（spark-submit） 使用`spark-submit`命令将Spark应用提交到YARN集群。例如： ``` /export/servers/spark/bin/spark-submit \ --class org.apache.spark.examples.SparkPi \ --master yarn \ --deploy-mode cluster \ --driver-memory 1g \ --executor-memory 1g \ --executor-cores 2 \ --queue ... ``` 这里，`--master`参数指定使用YARN作为Master，`--deploy-mode cluster`表示使用Cluster模式，其他参数如`--driver-memory`、`--executor-memory`和`--executor-cores`分别设置Driver和Executor的内存和核心数量。 7. Client模式与Cluster模式的区别 - Client模式下，Driver程序运行在提交任务的工作站上，与YARN通信的职责由提交任务的工作站承担。这种方式适用于交互式应用或者调试，因为它允许快速反馈，但可能不适合大规模生产环境。 - Cluster模式则更适合大规模处理，因为Driver运行在YARN内部，与应用程序的其他部分保持在同一集群中，降低了网络延迟，提高了整体性能和容错性。 通过以上步骤，可以成功地在YARN集群上搭建并运行Spark应用，充分利用Hadoop的资源管理和调度能力。理解并掌握这些知识点对于进行大数据处理和分析至关重要。