在yarn上运行Spark

由 ligaihe 创建, 最后一次修改 2016-02-24

在YARN上运行Spark

配置

大部分为Spark on YARN模式提供的配置与其它部署模式提供的配置相同。下面这些是为Spark on YARN模式提供的配置。

Spark属性

Property Name Default Meaning
spark.yarn.applicationMaster.waitTries 10 ApplicationMaster等待Spark master的次数以及SparkContext初始化尝试的次数
spark.yarn.submit.file.replication HDFS默认的复制次数(3) 上传到HDFS的文件的HDFS复制水平。这些文件包括Spark jar、app jar以及任何分布式缓存文件/档案
spark.yarn.preserve.staging.files false 设置为true,则在作业结束时保留阶段性文件(Spark jar、app jar以及任何分布式缓存文件)而不是删除它们
spark.yarn.scheduler.heartbeat.interval-ms 5000 Spark application master给YARN ResourceManager发送心跳的时间间隔(ms)
spark.yarn.max.executor.failures numExecutors * 2,最小为3 失败应用程序之前最大的执行失败数
spark.yarn.historyServer.address (none) Spark历史服务器(如host.com:18080)的地址。这个地址不应该包含一个模式(http://)。默认情况下没有设置值,这是因为该选项是一个可选选项。当Spark应用程序完成从ResourceManager UI到Spark历史服务器UI的连接时,这个地址从YARN ResourceManager得到
spark.yarn.dist.archives (none) 提取逗号分隔的档案列表到每个执行器的工作目录
spark.yarn.dist.files (none) 放置逗号分隔的文件列表到每个执行器的工作目录
spark.yarn.executor.memoryOverhead executorMemory * 0.07,最小384 分配给每个执行器的堆内存大小(以MB为单位)。它是VM开销、interned字符串或者其它本地开销占用的内存。这往往随着执行器大小而增长。(典型情况下是6%-10%)
spark.yarn.driver.memoryOverhead driverMemory * 0.07,最小384 分配给每个driver的堆内存大小(以MB为单位)。它是VM开销、interned字符串或者其它本地开销占用的内存。这往往随着执行器大小而增长。(典型情况下是6%-10%)
spark.yarn.queue default 应用程序被提交到的YARN队列的名称
spark.yarn.jar (none) Spark jar文件的位置,覆盖默认的位置。默认情况下,Spark on YARN将会用到本地安装的Spark jar。但是Spark jar也可以HDFS中的一个公共位置。这允许YARN缓存它到节点上,而不用在每次运行应用程序时都需要分配。指向HDFS中的jar包,可以这个参数为"hdfs:///some/path"
spark.yarn.access.namenodes (none) 你的Spark应用程序访问的HDFS namenode列表。例如,spark.yarn.access.namenodes=hdfs://nn1.com:8032,hdfs://nn2.com:8032,Spark应用程序必须访问namenode列表,Kerberos必须正确配置来访问它们。Spark获得namenode的安全令牌,这样Spark应用程序就能够访问这些远程的HDFS集群。
spark.yarn.containerLauncherMaxThreads 25 为了启动执行者容器,应用程序master用到的最大线程数
spark.yarn.appMasterEnv.[EnvironmentVariableName] (none) 添加通过EnvironmentVariableName指定的环境变量到Application Master处理YARN上的启动。用户可以指定多个该设置,从而设置多个环境变量。在yarn-cluster模式下,这控制Spark driver的环境。在yarn-client模式下,这仅仅控制执行器启动者的环境。

在YARN上启动Spark

确保HADOOP_CONF_DIRYARN_CONF_DIR指向的目录包含Hadoop集群的(客户端)配置文件。这些配置用于写数据到dfs和连接到YARN ResourceManager。

有两种部署模式可以用来在YARN上启动Spark应用程序。在yarn-cluster模式下,Spark driver运行在application master进程中,这个进程被集群中的YARN所管理,客户端会在初始化应用程序之后关闭。在yarn-client模式下,driver运行在客户端进程中,application master仅仅用来向YARN请求资源。

和Spark单独模式以及Mesos模式不同,在这些模式中,master的地址由"master"参数指定,而在YARN模式下,ResourceManager的地址从Hadoop配置得到。因此master参数是简单的yarn-clientyarn-cluster

在yarn-cluster模式下启动Spark应用程序。

./bin/spark-submit --class path.to.your.Class --master yarn-cluster [options] <app jar> [app options]

例子:

$ ./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
    --master yarn-cluster \
    --num-executors 3 \
    --driver-memory 4g \
    --executor-memory 2g \
    --executor-cores 1 \
    --queue thequeue \
    lib/spark-examples*.jar \
    10

以上启动了一个YARN客户端程序用来启动默认的 Application Master,然后SparkPi会作为Application Master的子线程运行。客户端会定期的轮询Application Master用于状态更新并将更新显示在控制台上。一旦你的应用程序运行完毕,客户端就会退出。

在yarn-client模式下启动Spark应用程序,运行下面的shell脚本

$ ./bin/spark-shell --master yarn-client

添加其它的jar

在yarn-cluster模式下,driver运行在不同的机器上,所以离开了保存在本地客户端的文件,SparkContext.addJar将不会工作。为了使SparkContext.addJar用到保存在客户端的文件,在启动命令中加上--jars选项。

$ ./bin/spark-submit --class my.main.Class \
    --master yarn-cluster \
    --jars my-other-jar.jar,my-other-other-jar.jar
    my-main-jar.jar
    app_arg1 app_arg2

注意事项

  • 在Hadoop 2.2之前,YARN不支持容器核的资源请求。因此,当运行早期的版本时,通过命令行参数指定的核的数量无法传递给YARN。在调度决策中,核请求是否兑现取决于用哪个调度器以及如何配置调度器。
  • Spark executors使用的本地目录将会是YARN配置(yarn.nodemanager.local-dirs)的本地目录。如果用户指定了spark.local.dir,它将被忽略。
  • --files--archives选项支持指定带 # 号文件名。例如,你能够指定--files localtest.txt#appSees.txt,它上传你在本地命名为localtest.txt的文件到HDFS,但是将会链接为名称appSees.txt。当你的应用程序运行在YARN上时,你应该使用appSees.txt去引用该文件。
  • 如果你在yarn-cluster模式下运行SparkContext.addJar,并且用到了本地文件, --jars选项允许SparkContext.addJar函数能够工作。如果你正在使用 HDFS, HTTP, HTTPS或FTP,你不需要用到该选项
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