Spark运行模式Local+Standalone+Yarn+mesos
bin/spark-submit --help
注意:
--master MASTER_URL spark://host:port, mesos://host:port, yarn, or local.
--deploy-mode DEPLOY_MODE Whether to launch the driver program locally ("client") or on one of the worker machines inside the cluster ("cluster")(Default: client).
bin/spark-shell --help
注意:自己原本以为只有在submit的时候才会有这几种模式的区分,而在shell模式下,就不存在
--master MASTER_URL spark://host:port, mesos://host:port, yarn, or local.
--deploy-mode DEPLOY_MODE Whether to launch the driver program locally ("client") or on one of the worker machines inside the cluster ("cluster")
(Default: client).
1,测试或实验性质的本地运行模式 (单机)
该模式被称为Local[N]模式,是用单机的多个线程来模拟Spark分布式计算,通常用来验证开发出来的应用程序逻辑上有没有问题。
spark-submit 和 spark-submit --master local 效果是一样的
(同理:spark-shell 和 spark-shell --master local 效果是一样的)
spark-submit --master local[4] 代表会有4个线程(每个线程一个core)来并发执行应用程序。
提交作业:
spark-submit --class JavaWordCount --master local[10] JavaWordCount.jar file:///tmp/test.txt
可以看到,在程序执行过程中,只会生成一个SparkSubmit进程。
这个SparkSubmit进程又当爹、又当妈,既是客户提交任务的Client进程、又是Spark的driver程序、还充当着Spark执行Task的Executor角色。(如下图所示:driver的web ui)
这里有个小插曲,因为driver程序在应用程序结束后就会终止,那么如何在web界面看到该应用程序的执行情况呢,需要如此这般:(如下图所示)
先在spark-env.sh 增加SPARK_HISTORY_OPTS;
然后启动start-history-server.sh服务;
就可以看到启动了HistoryServer进程,且监听端口是18080。
之后就可以在web上使用http://hostname:18080愉快的玩耍了。
2,测试或实验性质的本地伪集群运行模式(单机模拟集群)
这种运行模式,和Local[N]很像,不同的是,它会在单机启动多个进程来模拟集群下的分布式场景,而不像Local[N]这种多个线程只能在一个进程下委屈求全的共享资源。通常也是用来验证开发出来的应用程序逻辑上有没有问题,或者想使用Spark的计算框架而没有太多资源。
用法是:提交应用程序时使用local-cluster[x,y,z]参数:x代表要生成的executor数,y和z分别代表每个executor所拥有的core和memory数。
spark-submit --master local-cluster[2, 3, 1024]
(同理:spark-shell --master local-cluster[2, 3, 1024]用法也是一样的)
上面这条命令代表会使用2个executor进程,每个进程分配3个core和1G的内存,来运行应用程序。可以看到,在程序执行过程中,会生成如下几个进程:
SparkSubmit依然充当全能角色,又是Client进程,又是driver程序,还有点资源管理的作用。生成的两个CoarseGrainedExecutorBackend,就是用来并发执行程序的进程。它们使用的资源如下:
运行该模式依然非常简单,只需要把Spark的安装包解压后,改一些常用的配置即可使用。而不用启动Spark的Master、Worker守护进程( 只有集群的standalone方式时,才需要这两个角色),也不用启动Hadoop的各服务(除非你要用到HDFS),这是和其他模式的区别哦,要记住才能理解。下面说说集群上的运行模式。
3,Spark自带Cluster Manager的Standalone Client模式(集群)
终于说到了体现分布式计算价值的地方了!(有了前面的基础,后面的内容我会稍微说快一点,只讲本文的关注点)
和单机运行的模式不同,这里必须在执行应用程序前,先启动Spark的Master和Worker守护进程。不用启动Hadoop服务,除非你用到了HDFS的内容。
start-master.sh
start-slave.sh -h hostname url:master
图省事,可以在想要做为Master的节点上用start-all.sh一条命令即可,不过这样做,和上面的分开配置有点差别,以后讲到数据本地性如何验证时会说。
启动的进程如下:(其他非Master节点上只会有Worker进程)
这种运行模式,可以使用Spark的8080 web ui来观察资源和应用程序的执行情况了。
可以看到,当前环境下,我启动了8个worker进程,每个可使用的core是2个,内存没有限制。
言归正传,用如下命令提交应用程序
spark-submit --master spark://wl1:7077
或者 spark-submit --master spark://wl1:7077 --deploy-mode client
代表着会在所有有Worker进程的节点上启动Executor来执行应用程序,此时产生的JVM进程如下:(非master节点,除了没有Master、SparkSubmit,其他进程都一样)
Master进程做为cluster manager,用来对应用程序申请的资源进行管理;
SparkSubmit 做为Client端和运行driver程序;
CoarseGrainedExecutorBackend 用来并发执行应用程序;
注意,Worker进程生成几个Executor,每个Executor使用几个core,这些都可以在spark-env.sh里面配置,此处不在啰嗦。
这是driver web ui的显示,可以看到每个executor的资源使用情况
4,spark自带cluster manager的standalone cluster模式(集群)
这种运行模式和上面第3个还是有很大的区别的。使用如下命令执行应用程序(前提是已经启动了spark的Master、Worker守护进程)不用启动Hadoop服务,除非你用到了HDFS的内容。
spark-submit --master spark://wl1:6066 --deploy-mode cluster
各节点启动的JVM进程情况如下:
客户端的SparkSubmit进程会在应用程序提交给集群之后就退出(区别1)
Master会在集群中选择一个Worker进程生成一个子进程DriverWrapper来启动driver程序(区别2)
而该DriverWrapper 进程会占用Worker进程的一个core,所以同样的资源下配置下,会比第3种运行模式,少用1个core来参与计算(观察下图executor id 7的core数)(区别3)
应用程序的结果,会在执行driver程序的节点的stdout中输出,而不是打印在屏幕上(区别4)
5,基于YARN的Resource Manager的Client模式(集群)
现在越来越多的场景,都是Spark跑在Hadoop集群中,所以为了做到资源能够均衡调度,会使用YARN来做为Spark的Cluster Manager,来为Spark的应用程序分配资源。
在执行Spark应用程序前,要启动Hadoop的各种服务。由于已经有了资源管理器,所以不需要启动Spark的Master、Worker守护进程。相关配置的修改,请自行研究。
使用如下命令执行应用程序
spark-submit --master yarn
或者 spark-submit --master yarn --deploy-mode client
提交应用程序后,各节点会启动相关的JVM进程,如下:
在Resource Manager节点上提交应用程序,会生成SparkSubmit进程,该进程会执行driver程序。
RM会在集群中的某个NodeManager上,启动一个ExecutorLauncher进程,来做为
ApplicationMaster。另外,也会在多个NodeManager上生成CoarseGrainedExecutorBackend进程来并发的执行应用程序。
对应的YARN资源管理的单元Container,关系如下:
6,基于YARN的Resource Manager的Cluster模式(集群)
使用如下命令执行应用程序:
spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster
和第5种运行模式,区别如下:
在Resource Manager端提交应用程序,会生成SparkSubmit进程,该进程只用来做Client端,应用程序提交给集群后,就会删除该进程。
Resource Manager在集群中的某个NodeManager上运行ApplicationMaster,该AM同时会执行driver程序。紧接着,会在各NodeManager上运行CoarseGrainedExecutorBackend来并发执行应用程序。
应用程序的结果,会在执行driver程序的节点的stdout中输出,而不是打印在屏幕上。
对应的YARN资源管理的单元Container,关系如下:
Spark程序提交
提交方式分为Standalone(client\cluster)和Yarn(client\cluster) 四种。
首先编写好我们的wordcount程序然后打成jar包,传到我们的服务器上。
object Wordcount { def main(args:Array[String]): Unit ={ val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount") val sc = new SparkContext(conf) val inputpath = args(0) val lines = sc.textFile(inputpath) val words = lines.flatMap(line=>line.split(" ")) words.count() val wordcounts = words.map(word=>(word,1)).reduceByKey(_+_) wordcounts.saveAsTextFile(args(1)) } }
我们需要使用spark的bin/spark-submit来提交我们的程序,具体参数使用help命令查看:
bin/spark-submit --help
Standalone模式 client
bin/spark-submit \ --class cn.lyl.spark.Wordcount \ --master spark://master:7077 \ --executor-memory 1G \ wordcount.jar \ hdfs://master:8020/user/README.txt \ hdfs://master:8020/user/wordcount1
Standalone模式 cluster
bin/spark-submit \ --class cn.lyl.spark.Wordcount \ --master spark://master:7077 \ --executor-memory 1G \ --deploy-mode cluster \ wordcount.jar \ hdfs://master:8020/user/README.txt \ hdfs://master:8020/user/wordcount2
Yarn模式 client
bin/spark-submit \ --class cn.lyl.spark.Wordcount \ --deploy-mode client \ --master yarn \ --executor-memory 1G \ wordcount.jar \ hdfs://master:8020/user/README.txt \ hdfs://master:8020/user/wordcount3
Yarn cluster
bin/spark-submit \ --class cn.lyl.spark.Wordcount \ --deploy-mode cluster \ --master yarn \ --executor-memory 1G \ wordcount.jar \ hdfs://master:8020/user/README.txt \ hdfs://master:8020/user/wordcount4
介绍
本地模式
Spark单机运行,一般用于开发测试。
Standalone模式
构建一个由Master+Slave构成的Spark集群,Spark运行在集群中。
Spark on Yarn模式
Spark客户端直接连接Yarn。不需要额外构建Spark集群。
Spark on Mesos模式
Spark客户端直接连接Mesos。不需要额外构建Spark集群。
启动方式: spark-shell.sh(Scala)
spark-shell通过不同的参数控制采用何种模式进行。 涉及两个参数:
–master参数用于指定采用哪种运行模式。
对于Spark on Yarn模式和Spark on Mesos模式还可以通过 –deploy-mode参数控制Drivers程序的启动位置。
进入本地模式:
./spark-shell --master local ./spark-shell --master local[2] # 本地运行,两个worker线程,理想状态下为本地CPU core数
进入Standalone模式:
./spark-shell --master spark://192.168.1.10:7077
备注:测试发现MASTER_URL中使用主机名替代IP地址无法正常连接(hosts中有相关解析记录),即以下命令连接不成功:
./spark-shell --master spark://ctrl:7077 # 连接失败
Spark on Yarn模式
备注:Yarn的连接信息在Hadoop客户端的配置文件中指定。通过spark-env.sh中的环境变量HADOOPCONFDIR指定Hadoop配置文件路径。
Spark on Mesos模式:
./spark-shell --master mesos://host:port ./spark-shell --master mesos://host:port --deploy-mode client ./spark-shell --master mesos://host:port --deploy-mode cluster
启动方式: pyspark(Python)
参数及用法与Scala语言的spark-shell相同,比如:
pyspark --master local[2]
参考:Spark入门教程(三)Spark运行模式(Local、Standalone、Yarn)
参考:hongma+Spark多种运行模式
参考:Spark的四种运行模式(1.2.1)
参考: