<think>
我们正在讨论
Spark on YARN的
运行原理。根据之前的引用和用户当前的问题，用户想了解的是
Spark on YARN运行内核的原理。我们需要结合之前的回答和引用内容，深入解释其内核
运行机制。
从引用[2]中我们知道
Spark内核包括核心组件（Driver和Executor）、任务调度机制、内存管理机制等。而引用[4]提到在
YARN模式下，特别是
YARN-Cluster模式是实际工厂环境下常用的。
因此，我们可以从以下几个方面来组织回答：
1.
Spark on YARN的整体架构（两种模式：client和cluster）
2. 核心组件（Driver、Executor、Applicati
onMaster）在
YARN上的角色和交互
3. 任务调度机制（如何通过
YARN申请资源，任务如何分配到容器）
4. 内存管理机制（特别是统一内存管理在
YARN容器中的表现）
5. 与
YARN资源管理器的协同工作流程
同时，引用[1]提到了内存管理的重要性，所以我们需要详细解释内存管理机制，包括存储内存和执行内存的划分，以及可能的问题（如缓存过多导致GC频繁）。
另外，用户之前的问题中已经包含了一个流程图，我们可以在此基础上细化。
由于用户要求使用LaTeX公式，注意在内存计算部分使用公式表示内存划分。
最后，生成相关问题。
注意：引用标记要自然，在引用到之前内容的地方加上[^1]等。
</think>###
Spark on YARN 内核
运行原理详解
Spark on YARN 的核心在于将
Spark的计算框架与
YARN的资源管理能力深度整合，其内核原理可分为以下关键层面：
#### 一、架构融合机制
```me
rmaid
flowchart LR
Client[
Spark客户端] -->|提交应用|
RM[
YARN ResourceManager]
RM -->|启动AM| AM[
Spark Applicati
onMaster]
AM -->|资源协商|
RM
RM -->|分配容器| NM[NodeManager]
NM -->|启动| Executor[
Spark Executor]
Executor -->|心跳| AM
AM -->|任务调度| Driver[
Spark Driver]
```
1. **双模式
运行内核**
- **
YARN-Cluster模式（生产推荐）**
- Driver
运行在**Applicati
onMaster容器**内[^4]
- AM同时充当资源代理和任务调度器
- 资源隔离性强，客户端断开不影响作业
$$ \text{AM内存} = \text{
spark.driver.memory} + \text{
spark.
yarn.am.memoryOverhead} $$
- **
YARN-Client模式（调试用）**
- Driver在**提交节点**
运行[^3]
- AM仅负责资源申请，Driver直接与Executor通信
- 网络延迟可能成为瓶颈
2. **核心组件重构**
- **Applicati
onMaster (AM)**
- 继承
YARN的`Applicati
onMasterProtocol`接口
- 实现
Spark专属的`ExecutorAllocator`资源协商器
- **Executor容器化**
- 通过`
YarnAllocator`申请C
ontainer资源
- 启动时加载
Spark Executor的main类：
```java
org.apache.
spark.executor.
YarnCoarseGrainedExecutorBackend
```
- **Driver融合**
在cluster模式中，Driver作为AM的子线程
运行，共享JVM进程[^2]
#### 二、内存管理机制
基于
Spark统一内存模型，在
YARN容器中实现双层隔离：
```
+-----------------------------+
|
YARN C
ontainer (vCore+Mem) |
| +-------------------------+ |
| | Executor JVM | |
| | +---------------------+ | |
| | |
Spark统一内存池 | | |
| | | . Storage 60% | | |
| | | . Executi
on 40% | | |
| | +---------------------+ | |
| +-------------------------+ |
+-----------------------------+
```
1. **堆外内存控制**
通过
YARN的`memoryOverhead`防止OOM：
$$ \text{C
ontainer总内存} = \text{
spark.executor.memory} + \text{max(384M, 0.1×executo
rMemory)} $$
配置示例：
```bash
spark-submit --c
onf
spark.executor.memoryOverhead=512m
```
2. **缓存与GC优化**
存储内存过大易引发Full GC[^1]，需平衡：
```scala
spark.memory.storageFracti
on = 0.6 // 默认存储内存占比
spark.memory.offHeap.enabled=true // 启用堆外缓存减轻GC
```
#### 三、任务调度流程
1. **资源申请阶段**
- AM向
RM发送`ResourceRequest`
- 遵循**数据本地化**优先级：
`PROCESS_LOCAL > NODE_LOCAL > RACK_LOCAL > ANY`
2. **任务分发阶段**
- Driver将DAG划分为TaskSet
- 通过`CoarseGrainedSchedulerBackend`将Task分发到Executor
3. **动态伸缩机制**
```me
rmaid
graph TD
A[任务积压] --> B{启用动态分配?}
B -->|是| C[AM申请新Executor]
B -->|否| D[等待现有资源]
C --> E[
YARN分配C
ontainer]
E --> F[新Executor注册]
```
需配置：
```properties
spark.dynamicAllocati
on.enabled=true
spark.shuffle.service.enabled=true // 支持Executor退出
```
#### 四、Shuffle服务优化
YARN模式下需部署**外部Shuffle服务**：
1. 在NodeManager启动`org.apache.
spark.network.
yarn.
YarnShuffleService`
2. Executor退出时Shuffle数据仍可访问
3. 配置项：
```xml
<!--
yarn-site.xml -->
<property>
<name>
yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>
spark_shuffle</value>
</property>
<property>
<name>
yarn.nodemanager.aux-services.
spark_shuffle.class</name>
<value>org.apache.
spark.network.
yarn.
YarnShuffleService</value>
</property>
```
#### 五、故障恢复机制
1. **Executor失效**
- AM监控Executor心跳
- 超时后重新申请C
ontainer启动新Executor
2. **AM失效**
-
YARN RM重启AM（需配置`
yarn.resourcemanager.am.max-
attempts`）
-
Spark Driver通过`BlacklistTracker`屏蔽故障节点
3. **数据重算**
利用RDD血缘关系重新计算丢失分区
---
### 性能优化要点
1. **本地化调优**
```scala
spark.locality.wait=5s // 提升本地化等级等待时间
spark.locality.wait.node=10s // 节点本地化等待
```
2. **网络压缩**
```scala
spark.rdd.compress=true // RDD序列化压缩
spark.io.compressi
on.codec=lz4 // 高效压缩算法
```
3. **JVM调优**
```bash
spark.executor.extraJavaOpti
ons="-XX:+UseG1GC -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=35"
```
---
### 相关问题
1.
Spark on YARN 如何实现比 MapReduce 更低的计算延迟？
2. 动态资源分配机制下如何避免 Executor 频繁启停造成的性能抖动？
3. 当 HDFS 数据分布不均衡时如何优化
Spark on YARN 的数据本地化？
4. 如何配置
YARN 队列权重以保证关键
Spark 作业的资源供给？
5.
Spark 的统一内存管理模型在容器化环境中有哪些局限性？[^1][^2
在YARN集群上运行Spark程序时遇到问题，虽然配置正确，但Spark作业ASM状态始终为“接受”，无法进入“运行”状态。通过分析日志发现，Spark尝试连接到YARN的默认地址0.0.0.0:8030，而非实际的ResourceManager地址。解决方法包括设置环境变量SPARK_YARN_USER_ENV或修改SPARK_CLASSPATH，将YARN配置文件路径引入，确保Spark能找到正确的配置信息。
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