Spark on YARN

YARN概述

YARN是什么

Apache Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者）是一种新的 Hadoop 资源管理器，它是一个通用资源管理系统，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。

YARN在Hadoop生态系统中的位置

YARN产生的背景

随着互联网高速发展导致数据量剧增，MapReduce 这种基于磁盘的离线计算框架已经不能满足应用要求，从而出现了一些新的计算框架以应对各种场景，包括内存计算框架、流式计算框架和迭代式计算框架等，而MRv1 不能支持多种计算框架并存。

YARN基本架构

ResourceManager(RM)

ResourceManager负责集群资源的统一管理和调度，承担了 JobTracker 的角色，整个集群只有“一个”，总的来说，RM有以下作用：

• 1.处理客户端请求
• 2.启动或监控ApplicationMaster
• 3.监控NodeManager
• 4.资源的分配与调度

NodeManager(NM)

NodeManager管理YARN集群中的每个节点。NodeManager 提供针对集群中每个节点的服务，从监督对一个容器的终生管理到监视资源和跟踪节点健康。MRv1 通过slot管理 Map 和 Reduce 任务的执行，而 NodeManager 管理抽象容器，这些容器代表着可供一个特定应用程序使用的针对每个节点的资源。NM有以下作用

• 1.管理单个节点上的资源
• 2.处理来自ResourceManager的命令
• 3.处理来自ApplicationMaster的命令

ApplicationMaster(AM)

每个应用有一个，负责应用程序的管理 。ApplicationMaster 负责协调来自 ResourceManager 的资源，并通过 NodeManager 监视容器的执行和资源使用（CPU、内存等的资源分配）。请注意，尽管目前的资源更加传统（CPU 核心、内存），但未来会支持新资源类型（比如图形处理单元或专用处理设备）。AM有以下作用：

• 1.负责数据的切分
• 2.为应用程序申请资源并分配给内部的任务
• 3.任务的监控与容错

Container

Container 是 YARN 中的资源抽象，它封装了某个节点上的多维度资源，如内存、CPU、磁盘、网络等，当AM向RM申请资源时，RM为AM返回的资源便是用Container表示的。YARN会为每个任务分配一个Container，且该任务只能使用该Container中描述的资源。Container有以下作用：

• 对任务运行环境进行抽象，封装CPU、内存等多维度的资源以及环境变量、启动命令等任务运行相关的信息

Spark on YARN运行架构解析

回顾Spark基本工作流程

以SparkContext为程序运行的总入口，在SparkContext的初始化过程中，Spark会分别创建DAGScheduler作业调度和TaskScheduler任务调度两级调度模块。其中作业调度模块是基于任务阶段的高层调度模块，它为每个Spark作业计算具有依赖关系的多个调度阶段（通常根据shuffle来划分），然后为每个阶段构建出一组具体的任务（通常会考虑数据的本地性等），然后以TaskSets（任务组）的形式提交给任务调度模块来具体执行。而任务调度模块则负责具体启动任务、监控和汇报任务运行情况。

YARN standalone/YARN cluster

• YARN standalone是0.9及之前版本的叫法，1.0开始更名为YARN cluster
• yarn-cluster(YarnClusterScheduler)
• Driver和AM运行在起，Client单独的
• ./bin/spark-submit --class path.to.your.Class --master yarn
  –deploy-mode cluster [options] [app options]

YARN standalone/YARN cluster

Spark Driver首选作为一个ApplicationMaster在Yarn集群中启动，客户端提交给ResourceManager的每一个job都会在集群的worker节点上分配一个唯一的ApplicationMaster,由该ApplicationMaster管理全生命周期的应用。因为Driver程序在YARN中运行，所以事先不用启动Spark Master/Client，应用的运行结果不能再客户端显示(可以在history server中查看)

YARN standalone/YARN cluster

YARN client

• yarn-client(YarnClientClusterScheduler)
  Client和Driver运行在一起(运行在本地)，AM只用来管理资源
• ./bin/spark-submit --class path.to.your.Class --master yarn
  –deploy-mode client [options] [app options]

YARN client

在Yarn-client模式下，Driver运行在Client上，通过ApplicationMaster向RM获取资源。本地Driver负责与所有的executor container进行交互，并将最后的结果汇总。结束掉终端，相当于kill掉这个spark应用。一般来说，如果运行的结果仅仅返回到terminal上时需要配置这个。

如何选择

• 如果需要返回数据到client就用YARN client模式
• 数据存储到hdfs的建议用YARN cluster模式

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其他配置和注意事项

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如何更改默认配置

• spark_home/conf/spark-defaults.conf，每个app提交时都会使用这里面的配置
• –conf PROP=VALUE，为单独的app指定个性化参数

环境变量

• spark_home/conf/spark-defaults.conf，每个app提交时都会使用他里面的配置
• spark.yarn.appMasterEnv.[EnvironmentVariableName]

相关配置

特别注意

• 在cluster mode下，yarn.nodemanager.local-dirs对?Spark executors 和Spark
  driver都管用， spark.local.dir将被忽略
• 在client mode下， Spark executors 使用yarn.nodemanager.local-dirs， Spark
  driver使用spark.local.dir
• –files and –archives支持用#映射到hdfs
• –jars

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