spark-submit几种提交模式的区别

 spark的提交模式中,有三种提交方式:分别是基于spark集群的standalone模式,基于YARN集群的yarn-client和yarn-cluster三种模式,

Standalone,模式提交:

spark-submit --master spark://node01:7077 --class scala.WordCount_Online  --executor-memory 1g --total-executor-cores 4 /export/servers/original-wordCount-1.0-SNAPSHOT.jar  /spark/words.txt   /spark/out_spark
 

yarn-cluster模式提交

spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi \

--master yarn \

--deploy-mode cluster \

--driver-memory 1g \

--executor-memory 1g \

--executor-cores 1 \

/export/servers/spark/examples/jars/spark-examples_2.11-2.0.2.jar \

10

       yarn-client模式提交

spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi \

--master yarn \

--deploy-mode client \

--driver-memory 1g \

--executor-memory 512m \

--executor-cores 1 \

/export/servers/spark/examples/jars/spark-examples_2.11-2.0.2.jar \

10

spark-shell必须使用client模式

spark-shell --master yarn --deploy-mode client

  1. 原理

cluster模式:

spark-submit几种提交模式的区别_第1张图片

 

Spark Driver首先作为一个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NodeManager节点上分配一个唯一的ApplicationMaster,由该ApplicationMaster管理全生命周期的应用。具体过程:

 

1. 由client向ResourceManager提交请求,并上传jar到HDFS上

这期间包括四个步骤:

a).连接到RM

b).从RM的ASM(ApplicationsManager )中获得metric、queue和resource等信息。

c). upload app jar and spark-assembly jar

d).设置运行环境和container上下文(launch-container.sh等脚本)

 

2. ResourceManager为该应用程序分配第一个Container,创建Spark ApplicationMaster(每个SparkContext都有一个ApplicationMaster)

3. NodeManager启动ApplicationMaster,并向ResourceManager注册

4. ApplicationMaster从HDFS中找到jar文件,启动SparkContext、DAGscheduler和YARN Cluster Scheduler

5. ApplicationMaster向ResourceManager注册申请container资源

6. ResourceManager通知NodeManager分配Container(每个container对应一个executor)

7. Spark ApplicationMaster直接和container(executor)进行交互,完成这个分布式任务。

 

client模式:

spark-submit几种提交模式的区别_第2张图片

 

在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。

客户端的Driver将应用提交给Yarn后,Yarn会先后启动ApplicationMaster和executor,另外ApplicationMaster和executor都是装载在container里运行,container默认的内存是1G,ApplicationMaster分配的内存是driver- memory,executor分配的内存是executor-memory。同时,因为Driver在客户端,所以程序的运行结果可以在客户端显示,Driver以进程名为SparkSubmit的形式存在。

 

三种模式的执行流程:

Standalone模式运行过程:

1、我们提交一个任务,任务就叫Application

2、初始化程序的入口SparkContext,

2.1 初始化DAG Scheduler

2.2 初始化Task Scheduler

3、Task Scheduler向master去进行注册并申请资源(CPU Core和Memory)

4、Master根据SparkContext的资源申请要求和Worker心跳周期内报告的信息决定在哪个Worker上分配资源,然后在该Worker上获取资源,然后启动StandaloneExecutorBackend;顺便初始化好了一个线程池

5、StandaloneExecutorBackend向Driver(SparkContext)注册,这样Driver就知道哪些Executor为他进行服务了。 到这个时候其实我们的初始化过程基本完成了,我们开始执行transformation的代码,但是代码并不会真正的运行,直到我们遇到一个action操作。生产一个job任务,进行stage的划分

6、SparkContext将Applicaiton代码发送给StandaloneExecutorBackend;并且SparkContext解析Applicaiton代码,构建DAG图,并提交给DAG Scheduler分解成Stage(当碰到Action操作        时,就会催生Job;每个Job中含有1个或多个Stage,Stage一般在获取外部数据和shuffle之前产生)。

7、将Stage(或者称为TaskSet)提交给Task Scheduler。Task Scheduler负责将Task分配到相应的Worker,最后提交给StandaloneExecutorBackend执行;

8、对task进行序列化,并根据task的分配算法,分配task

9、对接收过来的task进行反序列化,把task封装成一个线程

10、开始执行Task,并向SparkContext报告,直至Task完成。

11、资源注销

 

Yarn-client模式运行过程:

1.Spark Yarn Client向YARN的ResourceManager申请启动Application Master。同时在SparkContent初始化中将创建DAGScheduler和TASKScheduler等,由于我们选择的是Yarn-Client模式,程序会选择YarnClientClusterScheduler和YarnClientSchedulerBackend;

 

2.ResourceManager收到请求后,在集群中选择一个NodeManager,为该应用程序分配第一个Container,要求它在这个Container中启动应用程序的ApplicationMaster,与YARN-Cluster区别的是在该ApplicationMaster不运行SparkContext,只与SparkContext进行联系进行资源的分派;

 

3.Client中的SparkContext初始化完毕后,与ApplicationMaster建立通讯,向ResourceManager注册,根据任务信息向ResourceManager申请资源(Container);

 

4.一旦ApplicationMaster申请到资源(也就是Container)后,便与对应的NodeManager通信,要求它在获得的Container中启动启动CoarseGrainedExecutorBackend,CoarseGrainedExecutorBackend启动后会向Client中的SparkContext注册并申请Task;

 

5.Client中的SparkContext分配Task给CoarseGrainedExecutorBackend执行,CoarseGrainedExecutorBackend运行Task并向Driver汇报运行的状态和进度,以让Client随时掌握各个任务的运行状态,从而可以在任务失败时重新启动任务;

 

应用程序运行完成后,Client的SparkContext向ResourceManager申请注销并关闭自己。

 

Yarn-cluster模式运行过程:

1.   Spark Yarn Client向YARN中提交应用程序,包括ApplicationMaster程序、启动ApplicationMaster的命令、需要在Executor中运行的程序等;

 

2.   ResourceManager收到请求后,在集群中选择一个NodeManager,为该应用程序分配第一个Container,要求它在这个Container中启动应用程序的ApplicationMaster,其中ApplicationMaster进行SparkContext等的初始化;

 

3.   ApplicationMaster向ResourceManager注册,这样用户可以直接通过ResourceManage查看应用程序的运行状态,然后它将采用轮询的方式通过RPC协议为各个任务申请资源,并监控它们的运行状态直到运行结束;

 

4.   一旦ApplicationMaster申请到资源(也就是Container)后,便与对应的NodeManager通信,要求它在获得的Container中启动启动CoarseGrainedExecutorBackend,CoarseGrainedExecutorBackend启动后会向ApplicationMaster中的SparkContext注册并申请Task。这一点和Standalone模式一样,只不过SparkContext在Spark Application中初始化时,使用CoarseGrainedSchedulerBackend配合YarnClusterScheduler进行任务的调度,其中YarnClusterScheduler只是对TaskSchedulerImpl的一个简单包装,增加了对Executor的等待逻辑等;

 

5.   ApplicationMaster中的SparkContext分配Task给CoarseGrainedExecutorBackend执行,CoarseGrainedExecutorBackend运行Task并向ApplicationMaster汇报运行的状态和进度,以让ApplicationMaster随时掌握各个任务的运行状态,从而可以在任务失败时重新启动任务;

 

应用程序运行完成后,ApplicationMaster向ResourceManager申请注销并关闭自己。

 

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