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Spark:Yarn-cluster和Yarn-client区别与联系

  我们都知道Spark支持在yarn上运行,但是Spark on yarn有分为两种模式yarn-cluster和yarn-client,它们究竟有什么区别与联系?阅读完本文,你将了解。
  Spark支持可插拔的集群管理模式(Standalone、Mesos以及YARN ),集群管理负责启动executor进程,编写Spark application 的人根本不需要知道Spark用的是什么集群管理。Spark支持的三种集群模式,这三种集群模式都由两个组件组成:master和slave。Master服务(YARN ResourceManager,Mesos master和Spark standalone master)决定哪些application可以运行,什么时候运行以及哪里去运行。而slave服务( YARN NodeManager, Mesos slave和Spark standalone slave)实际上运行executor进程。

  当在YARN上运行Spark作业,每个Spark executor作为一个YARN容器(container)运行。Spark可以使得多个Tasks在同一个容器(container)里面运行。这是个很大的优点。

  注意这里和Hadoop的MapReduce作业不一样,MapReduce作业为每个Task开启不同的JVM来运行。虽然说MapReduce可以通过参数来配置。详见mapreduce.job.jvm.numtasks。关于这个参数的介绍已经超过本篇文章的介绍。

  从广义上讲,yarn-cluster适用于生产环境;而yarn-client适用于交互和调试,也就是希望快速地看到application的输出。

  在我们介绍yarn-cluster和yarn-client的深层次的区别之前,我们先明白一个概念:Application Master。在YARN中,每个Application实例都有一个Application Master进程,它是Application启动的第一个容器。它负责和ResourceManager打交道,并请求资源。获取资源之后告诉NodeManager为其启动container。

  从深层次的含义讲,yarn-cluster和yarn-client模式的区别其实就是Application Master进程的区别,yarn-cluster模式下,driver运行在AM(Application Master)中,它负责向YARN申请资源,并监督作业的运行状况。当用户提交了作业之后,就可以关掉Client,作业会继续在YARN上运行。然而yarn-cluster模式不适合运行交互类型的作业。而yarn-client模式下,Application Master仅仅向YARN请求executor,client会和请求的container通信来调度他们工作,也就是说Client不能离开。看下下面的两幅图应该会明白(上图是yarn-cluster模式,下图是yarn-client模式):


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  从源码实现,调度器等方面看,请参照本博客的《Spark on YARN集群模式作业运行全过程分析》《Spark on YARN客户端模式作业运行全过程分析》的介绍。

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本文链接: 【Spark:Yarn-cluster和Yarn-client区别与联系】(https://www.iteblog.com/archives/1223.html)
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(4)个小伙伴在吐槽
  1. 你好,关注这个博库已经很久了,学习到了很多,今天突然回过头看这个有个问题现在还是有点模糊,yarn-client模式下,am是在哪里的? 也是rm随机找的一个nm启动container作为am么?
    icy2017-05-05 11:54 回复
  2. 如果我create 一个akka actor 去启动sc, 那么在cluster模式下,这个actor(driver)就运行在AM上咯?还有一个就是,上面这样的程序架构,可以用spark submit提交任务吗?
    spoofer2016-04-13 11:13 回复