Spark Streaming发布到Yarn

各位小伙伴周末好，之前写了文章介绍了怎么启动一个简单的Spark Streaming，此文开始介绍Yarn的原理，后续将一步步介绍Spark Streaming与Spring Karfka的项目整合。
YARN的设计目标是解决Hadoop MapReduce在处理大规模数据处理时面临的问题，例如扩展性、灵活性、容错性和性能优化。

YARN采用了主从（Master-Slave）架构，其中ResourceManager（RM）作为主节点，负责整个集群的资源管理和调度，而NodeManager（NM）作为从节点，负责管理每个节点的资源。RM和NM之间通过RPC（远程过程调用）通信，以实现资源分配和任务调度。
YARN具有以下优点：

灵活性和可扩展性：YARN可以支持多种计算框架，例如MapReduce、Spark、Flink等，并且可以轻松扩展集群规模以支持更大规模的数据处理任务。
高性能和容错性：YARN具有高效的资源调度算法和容错机制，可以优化资源利用率和提高系统的整体性能。
应用程序隔离：YARN提供了容器隔离机制，以确保不同应用程序之间的资源互不干扰。

Spark Streaming发布到YARN的步骤

一、准备工作

1. 确保已经安装了Hadoop和YARN，并且可以正常运行。
2. 确保已经安装了Spark，并且可以正常运行。
3. 确保已经配置好Hadoop和Spark的环境变量。

二、编写Spark Streaming应用程序

以下是一个简单的Spark Streaming应用程序的示例：

import org.apache.spark.SparkConf;  
import org.apache.spark.streaming.Duration;  
import org.apache.spark.streaming.api.java.*;  
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaStreamingContext;  
  
import java.util.Arrays;  
import java.util.regex.Pattern;  
  
public class SparkStreamingOnYARN {  
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {  
        SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("SparkStreamingOnYARN");  
        JavaStreamingContext ssc = new JavaStreamingContext(conf, new Duration(5000));  // 每5秒一个批次  
        JavaInputDStream<String> lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999);  // 从socket端口获取数据  
        JavaDStream<String> words = lines.flatMap(Pattern.compile(" ").splitAsStream());  // 将数据切分成单词  
        JavaPairDStream<String, Integer> wordCounts = words.mapToPair(line -> Arrays.asList(line, 1)).reduceByKey((Integer a, Integer b) -> (a + b));  // 计算单词出现次数  
        wordCounts.print();  // 输出结果  
        ssc.start();  // 启动Spark Streaming应用程序  
        ssc.awaitTermination();  // 等待应用程序终止  
    }  
}

三、打包应用程序

将上述代码打包成jar文件，可以使用以下命令：

sbt package

四、提交应用程序到YARN

使用以下命令将应用程序提交到YARN：

spark-submit --class org.apache.spark.streaming.example.StreamingJob --master yarn --deploy-mode cluster SparkStreamingOnYARN.jar

其中：

• --class：指定应用程序的主类。
• --master：指定YARN的主节点地址。
• --deploy-mode：指定提交模式，可以是client或cluster。在本例中，我们使用cluster模式，以便在YARN上运行应用程序。
• SparkStreamingOnYARN.jar：指定应用程序的jar文件路径。

五、监视应用程序运行状态

可以使用以下命令监视应用程序的运行状态：

yarn application -list | grep SparkStreamingOnYARN

该命令将列出所有包含“SparkStreamingOnYARN”字符串的应用程序，并显示其状态。如果您的应用程序正在运行，您将看到它列在输出中。