Spark学习总结——Yarn和Standalone提交任务方式、资源调度和任务调度流程

Spark下Standalone和Yarn提交流程详解

Yarn模式两种提交任务方式

yarn-client提交任务方式

• 提交命令

./spark-submit 
--master yarn
 --class org.apache.spark.examples.SparkPi ../lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.0.jar
100

或者

./spark-submit 
--master yarn–client
 --class org.apache.spark.examples.SparkPi ../lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.0.jar
100

或者

./spark-submit 
--master yarn 
--deploy-mode  client 
 --class org.apache.spark.examples.SparkPi ../lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.0.jar
100

• 执行原理图解
  
• 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.应用程序启动后会向RS(ResourceManager)发送请求，启动AM(ApplicationMaster)的资源。
  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。
  6.AM会向NM发送命令启动Executor。
  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。
• 总结
  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.
• ApplicationMaster的作用：
  1.为当前的Application申请资源
  2.给NameNode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-1.6.0-hadoop2.6.0.jar
100

或者

./spark-submit 
--master yarn-cluster
--class org.apache.spark.examples.SparkPi ../lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.0.jar
100

• 执行原理图解
  
• 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。
  4.RS返回一批NM节点给AM。
  5.AM连接到NM,发送请求到NM启动Executor。
  Executor反向注册到AM所在的节点的Driver。Driver发送task到Executor。
• 总结
  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。
• ApplicationMaster的作用：
  1.为当前的Application申请资源
  2.给NameNode发送消息启动Excutor。
  3.任务调度。
  停止集群任务命令：yarn application -kill applicationID

补充部分算子

transformation

• join,leftOuterJoin,rightOuterJoin,fullOuterJoin
  作用在K,V格式的RDD上。根据K进行连接，对（K,V）join(K,W)返回（K,(V,W)）join后的分区数与父RDD分区数多的那一个相同。
• union
  合并两个数据集。两个数据集的类型要一致。返回新的RDD的分区数是合并RDD分区数的总和。
• intersection
  取两个数据集的交集，返回新的RDD与父RDD分区多的一致
• subtract
  取两个数据集的差集，结果RDD的分区数与subtract前面的RDD的分区数一致。
• mapPartitions
  与map类似，遍历的单位是每个partition上的数据。
• distinct(map+reduceByKey+map)
• cogroup
  当调用类型（K,V）和（K，W）的数据上时，返回一个数据集（K，（Iterable,Iterable）），子RDD的分区与父RDD多的一致。

action

• foreachPartition
  遍历的数据是每个partition的数据。

术语解释

窄依赖和宽依赖

RDD之间有一系列的依赖关系，依赖关系又分为窄依赖和宽依赖。

• 窄依赖
  父RDD和子RDD partition之间的关系是一对一的。或者父RDD一个partition只对应一个子RDD的partition情况下的父RDD和子RDD partition关系是多对一的。不会有shuffle的产生。
• 宽依赖
  父RDD与子RDD partition之间的关系是一对多。会有shuffle的产生。
• 宽窄依赖图理解
  
  

Stage

Spark任务会根据RDD之间的依赖关系，形成一个DAG有向无环图，DAG会提交给DAGScheduler，DAGScheduler会把DAG划分相互依赖的多个stage，划分stage的依据就是RDD之间的宽窄依赖。遇到宽依赖就划分stage,每个stage包含一个或多个task任务。然后将这些task以taskSet的形式提交给TaskScheduler运行。
stage是由一组并行的task组成。

• stage切割规则
  切割规则：从后往前，遇到宽依赖就切割stage。
  
• stage计算模式
  pipeline管道计算模式,pipeline只是一种计算思想，模式。
  
  数据一直在管道里面什么时候数据会落地？
  1.对RDD进行持久化。
  2.shuffle write的时候。
  Stage的task并行度是由stage的最后一个RDD的分区数来决定的 。
  如何改变RDD的分区数？
  例如：reduceByKey(XXX,3),GroupByKey(4)
• 测试验证pipeline计算模式

 val conf = new SparkConf()
    conf.setMaster("local").setAppName("pipeline");
    val sc = new SparkContext(conf)
    val rdd = sc.parallelize(Array(1,2,3,4))
    val rdd1 = rdd.map { x => {
      println("map--------"+x)
      x
    }}
    val rdd2 = rdd1.filter { x => {
      println("fliter********"+x)
      true
    } }
    rdd2.collect()
    sc.stop()

Spark资源调度和任务调度

• Spark资源调度和任务调度的流程：
  启动集群后，Worker节点会向Master节点汇报资源情况，Master掌握了集群资源情况。当Spark提交一个Application后，根据RDD之间的依赖关系将Application形成一个DAG有向无环图。任务提交后，Spark会在Driver端创建两个对象：DAGScheduler和TaskScheduler，DAGScheduler是任务调度的高层调度器，是一个对象。DAGScheduler的主要作用就是将DAG根据RDD之间的宽窄依赖关系划分为一个个的Stage，然后将这些Stage以TaskSet的形式提交给TaskScheduler（TaskScheduler是任务调度的低层调度器，这里TaskSet其实就是一个集合，里面封装的就是一个个的task任务,也就是stage中的并行度task任务），TaskSchedule会遍历TaskSet集合，拿到每个task后会将task发送到计算节点Executor中去执行（其实就是发送到Executor中的线程池ThreadPool去执行）。task在Executor线程池中的运行情况会向TaskScheduler反馈，当task执行失败时，则由TaskScheduler负责重试，将task重新发送给Executor去执行，默认重试3次。如果重试3次依然失败，那么这个task所在的stage就失败了。stage失败了则由DAGScheduler来负责重试，重新发送TaskSet到TaskSchdeuler，Stage默认重试4次。如果重试4次以后依然失败，那么这个job就失败了。job失败了，Application就失败了。
  TaskScheduler不仅能重试失败的task,还会重试straggling（落后，缓慢）task（也就是执行速度比其他task慢太多的task）。如果有运行缓慢的task那么TaskScheduler会启动一个新的task来与这个运行缓慢的task执行相同的处理逻辑。两个task哪个先执行完，就以哪个task的执行结果为准。这就是Spark的推测执行机制。在Spark中推测执行默认是关闭的。推测执行可以通过spark.speculation属性来配置。
  注意：
  1.对于ETL类型要入数据库的业务要关闭推测执行机制，这样就不会有重复的数据入库。
  2.如果遇到数据倾斜的情况，开启推测执行则有可能导致一直会有task重新启动处理相同的逻辑，任务可能一直处于处理不完的状态。
• 图解Spark资源调度和任务调度的流程
  
• 粗粒度资源申请和细粒度资源申请
  粗粒度资源申请(Spark）
  在Application执行之前，将所有的资源申请完毕，当资源申请成功后，才会进行任务的调度，当所有的task执行完成后，才会释放这部分资源。
  **优点：**在Application执行之前，所有的资源都申请完毕，每一个task直接使用资源就可以了，不需要task在执行前自己去申请资源，task启动就快了，task执行快了，stage执行就快了，job就快了，application执行就快了。
  **缺点：**直到最后一个task执行完成才会释放资源，集群的资源无法充分利用。
  细粒度资源申请（MapReduce）
  Application执行之前不需要先去申请资源，而是直接执行，让job中的每一个task在执行前自己去申请资源，task执行完成就释放资源。
  **优点：**集群的资源可以充分利用。
  **缺点：**task自己去申请资源，task启动变慢，Application的运行就相应的变慢了。