在yarn上運行Spark
在YARN上運行Spark
配置
大部分為Spark on YARN模式提供的配置與其它部署模式提供的配置相同。下面這些是為Spark on YARN模式提供的配置。
Spark屬性
| Property Name | Default | Meaning |
|---|---|---|
| spark.yarn.applicationMaster.waitTries | 10 | ApplicationMaster等待Spark master的次數以及SparkContext初始化嘗試的次數 |
| spark.yarn.submit.file.replication | HDFS默認的復制次數（3） | 上傳到HDFS的文件的HDFS復制水平。這些文件包括Spark jar、app jar以及任何分布式緩存文件/檔案 |
| spark.yarn.preserve.staging.files | false | 設置為true，則在作業(yè)結束時保留階段性文件（Spark jar、app jar以及任何分布式緩存文件）而不是刪除它們 |
| spark.yarn.scheduler.heartbeat.interval-ms | 5000 | Spark application master給YARN ResourceManager發(fā)送心跳的時間間隔（ms） |
| spark.yarn.max.executor.failures | numExecutors * 2,最小為3 | 失敗應用程序之前最大的執(zhí)行失敗數 |
| spark.yarn.historyServer.address | (none) | Spark歷史服務器（如host.com:18080）的地址。這個地址不應該包含一個模式（http://）。默認情況下沒有設置值，這是因為該選項是一個可選選項。當Spark應用程序完成從ResourceManager UI到Spark歷史服務器UI的連接時，這個地址從YARN ResourceManager得到 |
| spark.yarn.dist.archives | (none) | 提取逗號分隔的檔案列表到每個執(zhí)行器的工作目錄 |
| spark.yarn.dist.files | (none) | 放置逗號分隔的文件列表到每個執(zhí)行器的工作目錄 |
| spark.yarn.executor.memoryOverhead | executorMemory * 0.07,最小384 | 分配給每個執(zhí)行器的堆內存大小（以MB為單位）。它是VM開銷、interned字符串或者其它本地開銷占用的內存。這往往隨著執(zhí)行器大小而增長。（典型情況下是6%-10%） |
| spark.yarn.driver.memoryOverhead | driverMemory * 0.07,最小384 | 分配給每個driver的堆內存大?。ㄒ訫B為單位）。它是VM開銷、interned字符串或者其它本地開銷占用的內存。這往往隨著執(zhí)行器大小而增長。（典型情況下是6%-10%） |
| spark.yarn.queue | default | 應用程序被提交到的YARN隊列的名稱 |
| spark.yarn.jar | (none) | Spark jar文件的位置，覆蓋默認的位置。默認情況下，Spark on YARN將會用到本地安裝的Spark jar。但是Spark jar也可以HDFS中的一個公共位置。這允許YARN緩存它到節(jié)點上，而不用在每次運行應用程序時都需要分配。指向HDFS中的jar包，可以這個參數為"hdfs:///some/path" |
| spark.yarn.access.namenodes | (none) | 你的Spark應用程序訪問的HDFS namenode列表。例如，spark.yarn.access.namenodes=hdfs://nn1.com:8032,hdfs://nn2.com:8032，Spark應用程序必須訪問namenode列表，Kerberos必須正確配置來訪問它們。Spark獲得namenode的安全令牌，這樣Spark應用程序就能夠訪問這些遠程的HDFS集群。 |
| spark.yarn.containerLauncherMaxThreads | 25 | 為了啟動執(zhí)行者容器，應用程序master用到的最大線程數 |
| spark.yarn.appMasterEnv.[EnvironmentVariableName] | (none) | 添加通過EnvironmentVariableName指定的環(huán)境變量到Application Master處理YARN上的啟動。用戶可以指定多個該設置，從而設置多個環(huán)境變量。在yarn-cluster模式下，這控制Spark driver的環(huán)境。在yarn-client模式下，這僅僅控制執(zhí)行器啟動者的環(huán)境。 |
在YARN上啟動Spark
確保HADOOP_CONF_DIR或YARN_CONF_DIR指向的目錄包含Hadoop集群的（客戶端）配置文件。這些配置用于寫數據到dfs和連接到YARN ResourceManager。
有兩種部署模式可以用來在YARN上啟動Spark應用程序。在yarn-cluster模式下，Spark driver運行在application master進程中，這個進程被集群中的YARN所管理，客戶端會在初始化應用程序之后關閉。在yarn-client模式下，driver運行在客戶端進程中，application master僅僅用來向YARN請求資源。
和Spark單獨模式以及Mesos模式不同，在這些模式中，master的地址由"master"參數指定，而在YARN模式下，ResourceManager的地址從Hadoop配置得到。因此master參數是簡單的yarn-client和yarn-cluster。
在yarn-cluster模式下啟動Spark應用程序。
./bin/spark-submit --class path.to.your.Class --master yarn-cluster [options] <app jar> [app options]例子：
$ ./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master yarn-cluster \
--num-executors 3 \
--driver-memory 4g \
--executor-memory 2g \
--executor-cores 1 \
--queue thequeue \
lib/spark-examples*.jar \
10以上啟動了一個YARN客戶端程序用來啟動默認的 Application Master，然后SparkPi會作為Application Master的子線程運行。客戶端會定期的輪詢Application Master用于狀態(tài)更新并將更新顯示在控制臺上。一旦你的應用程序運行完畢，客戶端就會退出。
在yarn-client模式下啟動Spark應用程序，運行下面的shell腳本
$ ./bin/spark-shell --master yarn-client添加其它的jar
在yarn-cluster模式下，driver運行在不同的機器上，所以離開了保存在本地客戶端的文件，SparkContext.addJar將不會工作。為了使SparkContext.addJar用到保存在客戶端的文件，在啟動命令中加上--jars選項。
$ ./bin/spark-submit --class my.main.Class \
--master yarn-cluster \
--jars my-other-jar.jar,my-other-other-jar.jar
my-main-jar.jar
app_arg1 app_arg2注意事項
- 在Hadoop 2.2之前，YARN不支持容器核的資源請求。因此，當運行早期的版本時，通過命令行參數指定的核的數量無法傳遞給YARN。在調度決策中，核請求是否兌現取決于用哪個調度器以及如何配置調度器。
- Spark executors使用的本地目錄將會是YARN配置（yarn.nodemanager.local-dirs）的本地目錄。如果用戶指定了
spark.local.dir，它將被忽略。 --files和--archives選項支持指定帶 # 號文件名。例如，你能夠指定--files localtest.txt#appSees.txt，它上傳你在本地命名為localtest.txt的文件到HDFS，但是將會鏈接為名稱appSees.txt。當你的應用程序運行在YARN上時，你應該使用appSees.txt去引用該文件。- 如果你在yarn-cluster模式下運行
SparkContext.addJar，并且用到了本地文件，--jars選項允許SparkContext.addJar函數能夠工作。如果你正在使用 HDFS, HTTP, HTTPS或FTP，你不需要用到該選項
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