大数据处理框架Spark：Spark On Yarn的两种模式总结

最新推荐文章于 2025-09-16 01:08:09 发布

后端架构魔术骑士

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本文总结了Spark与Yarn集成的两种模式：客户端模式和集群模式。客户端模式下，驱动程序在客户端运行，适合客户端资源充足的情况；集群模式下，驱动程序在集群内部节点运行，客户端仅负责提交作业。合理选择模式能优化资源利用，提升大数据处理效率。

大数据处理框架Spark：Spark On Yarn的两种模式总结

Spark是一种快速且通用的大数据处理框架，可以在分布式环境中高效地运行。Spark提供了多种部署模式，其中一种常见的方式是将Spark与Yarn集成，以实现资源管理和作业调度。在本文中，我们将总结Spark On Yarn的两种模式：客户端模式和集群模式，并提供相应的源代码示例。

客户端模式（Client Mode）
在客户端模式下，Spark驱动程序运行在客户端机器上，负责提交作业和与Yarn资源管理器进行通信。Yarn资源管理器负责分配和管理集群上的资源，并协调执行Spark任务。在这种模式下，客户端机器必须具备足够的计算和存储资源，以执行Spark作业的驱动程序。

以下是一个使用客户端模式提交Spark作业的示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession对象
spark = SparkSession.builder \
    .appNam

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大数据Spark（九）：Spark On Yarn两种模式总结

Lansonli（蓝深李）的博客

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比较详细比较全面：https://www.jianshu.com/p/0ee5e941a7cb

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前面搭建好了Spark on YARN环境，接下来自然要使用这个集群，发挥它的计算性能。和模式。简单来讲，Cluster模式适用于生产环境，稳定性高，通讯效率高，但日志查看不方便；Client模式的日志输出在客户端，查看方便，但其稳定性受客户端进程影响，不适于生产环境。本篇将演示两种运行模式提交程序的过程。

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