引言
Apache Spark 是一个开源的大数据处理框架,它提供了高效的数据处理能力和快速的计算速度。同时,YARN(Yet Another Resource Negotiator)是 Apache Hadoop 生态系统中的一个资源管理器,用于管理集群中的资源分配和任务调度。本文将介绍如何在 Spark 上配置和使用 YARN 来管理和分配资源。
步骤一:配置 Spark 集群
在开始使用 Spark on YARN 之前,首先需要配置 Spark 集群,并确保集群中的所有节点都已安装 Spark 和 Hadoop。
- 下载并解压 Spark 软件包。
- 在
conf
目录下,复制spark-env.sh.template
为spark-env.sh
。 - 在
spark-env.sh
中设置JAVA_HOME
和HADOOP_CONF_DIR
环境变量。 - 配置每个节点上的
conf/slaves
文件,指定集群的所有节点。 - 启动 Spark 集群。
步骤二:配置 YARN
在配置 Spark on YARN 之前,需要确保 YARN 服务已经正确配置和运行。
-
在 Hadoop 配置目录中,创建一个
yarn-site.xml
文件,并添加以下配置:<property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value> </property> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce_shuffle.class</name> <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value> </property>
-
启动 YARN 服务。
步骤三:提交 Spark 应用到 YARN
现在我们可以将 Spark 应用程序提交到配置好的 YARN 上运行了。
-
在 Spark 安装目录下,找到
spark-submit
脚本。 -
使用以下命令提交 Spark 应用程序:
./spark-submit --class <main-class> --master yarn --deploy-mode cluster --num-executors <num-executors> --driver-memory <driver-memory> --executor-memory <executor-memory> <application-jar-or-python-file> <application-arguments>
其中,
<main-class>
是 Spark 应用的入口类,<num-executors>
是执行器的数量,<driver-memory>
是驱动程序的内存,<executor-memory>
是执行器的内存,<application-jar-or-python-file>
是应用程序的 JAR 文件或 Python 文件,<application-arguments>
是应用程序的参数。 -
等待 Spark 应用程序在 YARN 上运行并完成。
结论
通过配置和使用 Spark on YARN,您可以更好地管理和分配集群资源,并通过 YARN 的弹性特性来处理大规模数据处理任务。通过上述步骤,您可以开始在 Spark 上运行与 YARN 集成的应用程序,并充分利用 Spark 和 YARN 的优势。希望本文对您有所帮助。
参考链接:
本文来自极简博客,作者:破碎星辰,转载请注明原文链接:Spark on YARN 资源申请流程