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理解Spark运行模式(一)(Yarn Client)

白竹山 2019-11-17 23:41:00 阅读数:20 评论数:0 点赞数:0 收藏数:0

Spark运行模式有Local,STANDALONE,YARN,MESOS,KUBERNETES这5种,其中最为常见的是YARN运行模式,它又可分为Client模式和Cluster模式。这里以Spark自带的SparkPi来说明这些运行模式。

本文作为第一篇,先结合SparkPi程序来说明Yarn Client方式的流程。

以下是Spark中examples下的SparkPi程序。

 // scalastyle:off println
 package org.apache.spark.examples
 
 import scala.math.random
 
 import org.apache.spark.sql.SparkSession
 
 /** Computes an approximation to pi */
 object SparkPi {
   def main(args: Array[String]) {
     val spark = SparkSession
       .builder
       .appName("Spark Pi")
       .getOrCreate()
     val slices = if (args.length > 0) args(0).toInt else 2
     val n = math.min(100000L * slices, Int.MaxValue).toInt // avoid overflow
     val count = spark.sparkContext.parallelize(1 until n, slices).map { i =>
       val x = random * 2 - 1
       val y = random * 2 - 1
       if (x*x + y*y <= 1) 1 else 0
     }.reduce(_ + _)
     println(s"Pi is roughly ${4.0 * count / (n - 1)}")
     spark.stop()
   }
 }
 // scalastyle:on println

这个是Spark用于计算圆周率PI的scala程序,思想很简单,就是利用以坐标轴原点为中心画一个边长为2的正方形,原点距离正方形的上下左右边距离均为1,然后再以原点为中心画一个半径为1的圆,此时正方形的面积是4,圆的面积是PI,上面程序所做的就是在正方形里随机取若干个点(比如上面程序默认的20万),计算有多少个点落在圆形里面,那么可以认为这个等式是成立的,即:“圆面积” / “正方形面积” = “落在圆内的点数” / “正方形内的点数”,也就是,PI / 4 = count / (n-1),所以PI = 4 * count / (n-1)。

Spark程序可以分为Driver部分和Executor部分,Driver可以认为是程序的master部分,具体而言1~16行和22~25行都是Driver部分,其余的17~21行是Executor部分,即执行具体逻辑计算的部分,上面程序slices默认是2,也就是说,默认会有2个Task来执行计算。

下面来以yarn client方式来执行这个程序,注意执行程序前先要启动hdfs和yarn,最好同时启动spark的history server,这样即使在程序运行完以后也可以从Web UI中查看到程序运行情况。

输入以下命令:

[root@BruceCentOS4 spark]# $SPARK_HOME/bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master yarn --deploy-mode client $SPARK_HOME/examples/jars/spark-examples_2.11-2.3.0.jar

以下是程序运行输出信息部分截图,

开始部分:

中间部分:

结束部分:

由于程序是以yarn client方式运行的,因此Driver是运行在客户端的(BruceCentOS4上的SparkSubmit进程),同时在BruceCentOS和BruceCentOS3上各运行了1个Executor进程(进程名字:CoarseGrainedExecutorBackend),另外在BruceCentOS上还有1个名字为ExecutorLauncher的进程,这个进程主要是作为Yarn程序中的ApplicationMaster,因为Driver运行在客户端,它仅仅作为ApplicationMaster为运行Executor向ResourceManager申请资源。

SparkUI上的Executor信息:

BruceCentOS4上的客户端进程(包含Spark Driver):

BruceCentOS上的ApplicationMaster和Executor:

BruceCentOS3上的Executor:

 

下面具体描述下Spark程序在yarn client模式下运行的具体流程。

这里是一个流程图:

  • Spark Yarn Client向YARN的ResourceManager申请启动ApplicationMaster。同时在SparkContent初始化中将创建DAGScheduler和TASKScheduler等,由于我们选择的是Yarn-Client模式,程序会选择YarnClientSchedulerBackend。
  • ResourceManager收到请求后,在集群中选择一个NodeManager,为该应用程序分配第一个Container,要求它在这个Container中启动应用程序的ApplicationMaster,对应进程名字是ExecutorLauncher。与YARN-Cluster区别的是在该ApplicationMaster不运行SparkContext,只与SparkContext进行联系进行资源的分派。
  • Client中的SparkContext初始化完毕后,与ApplicationMaster建立通讯,向ResourceManager注册,根据任务信息向ResourceManager申请资源(Container)。
  • 一旦ApplicationMaster申请到资源(也就是Container)后,便与对应的NodeManager通信,要求它在获得的Container中启动CoarseGrainedExecutorBackend,CoarseGrainedExecutorBackend启动后会向Client中的SparkContext注册并申请Task。
  • client中的SparkContext分配Task给CoarseGrainedExecutorBackend执行,CoarseGrainedExecutorBackend运行Task并向Driver汇报运行的状态和进度,以让Client随时掌握各个任务的运行状态,从而可以在任务失败时重新启动任务。
  • 应用程序运行完成后,Client的SparkContext向ResourceManager申请注销并关闭自己。

以上就是个人对Spark运行模式(yarn client)的一点理解,其中参考了“求知若渴 虚心若愚”博主的“Spark(一): 基本架构及原理”的部分内容(其中基于Spark2.3.0对某些细节进行了修正),在此表示感谢。

 

 

 

 

 

 

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本文为[白竹山]所创,转载请带上原文链接,感谢
https://www.cnblogs.com/roushi17/p/spark_yarn-client.html