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。

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