spark-配置yarn模式

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Apache Spark 是一个分布式计算框架，而 YARN（Yet Another Resource Negotiator）是 Hadoop 的资源管理器，用于管理集群资源。在 YARN 模式下运行 Spark，可以充分利用 YARN 的资源管理能力，实现资源的动态分配和隔离。以下是配置 Spark 以 YARN 模式运行的详细步骤：

1. 环境准备

  • 安装 Hadoop：确保 Hadoop 已正确安装并配置好 YARN。可以通过运行以下命令检查 YARN 是否正常运行：

    bash

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    yarn --version

  • 安装 Spark：下载并安装 Spark。确保 Spark 的版本与 Hadoop 版本兼容。可以通过运行以下命令检查 Spark 是否正常运行：

    bash

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    spark-shell

2. 配置 Spark 以使用 YARN

a. 设置环境变量

在 Spark 的配置文件 conf/spark-env.sh 中设置以下环境变量：

bash

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export HADOOP_CONF_DIR=/path/to/hadoop/etc/hadoop
export SPARK_HOME=/path/to/spark
  • HADOOP_CONF_DIR：指向 Hadoop 的配置目录，Spark 会从这里读取 YARN 的配置信息。
  • SPARK_HOME：指向 Spark 的安装目录。

b. 修改 Spark 配置文件

在 Spark 的配置文件 conf/spark-defaults.conf 中添加以下配置：

properties

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spark.master yarn
spark.submit.deployMode cluster
spark.yarn.am.memory 512m
spark.executor.memory 2g
spark.executor.cores 2
spark.executor.instances 3
  • spark.master yarn：指定 Spark 使用 YARN 作为资源管理器。
  • spark.submit.deployMode cluster：指定以集群模式提交作业。
  • spark.yarn.am.memory：YARN 应用管理器的内存大小。
  • spark.executor.memory：每个执行器的内存大小。
  • spark.executor.cores：每个执行器的 CPU 核心数。
  • spark.executor.instances：执行器的数量。

c. 配置 Hadoop 的 YARN

确保 Hadoop 的 YARN 配置文件（如 yarn-site.xml 和 capacity-scheduler.xml）正确配置了资源管理器的地址和资源限制。例如：

xml

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<!-- yarn-site.xml -->
<configuration>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
        <value>your-yarn-resource-manager-hostname</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
        <value>8192</value>
    </property>
</configuration>

3. 提交 Spark 作业到 YARN

使用 spark-submit 命令提交 Spark 作业到 YARN。例如：

bash

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spark-submit \
  --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
  --master yarn \
  --deploy-mode cluster \
  --executor-memory 2g \
  --executor-cores 2 \
  --num-executors 3 \
  /path/to/examples.jar \
  10
  • --class：指定 Spark 应用程序的主类。
  • --master yarn：指定使用 YARN 作为资源管理器。
  • --deploy-mode cluster：指定以集群模式运行。
  • --executor-memory：每个执行器的内存大小。
  • --executor-cores：每个执行器的 CPU 核心数。
  • --num-executors：执行器的数量。
  • /path/to/examples.jar：Spark 应用程序的 JAR 文件路径。
  • 10：Spark 应用程序的参数。

4. 监控和调试

  • YARN UI：可以通过 YARN 的 Web UI（通常在 http://<yarn-resource-manager-host>:8088）查看作业的运行状态和资源使用情况。
  • Spark UI：可以通过 Spark 的 Web UI（通常在 http://<executor-host>:4040）查看作业的详细信息和性能指标。

5. 常见问题

  • 资源不足：如果 YARN 报告资源不足，可以调整 spark.executor.memory 和 spark.executor.cores 的值，或者增加 YARN 的资源限制。
  • 权限问题：确保提交作业的用户有权限访问 Hadoop 和 YARN 的资源。
  • 配置文件路径错误：确保 HADOOP_CONF_DIR 和 SPARK_HOME 的路径正确。
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