<think>
嗯，用户这次问的是
Spark on YARN两种模式的详细区别和联系，这是个很具体的分布式计算框架部署问题。用户可能正在搭建大数据平台，或者在做技术选型，需要深入理解
两种模式的适用场景。
从技术细节来看，
YARN集群
模式和客户端
模式的核心差异在于Driver程序的
运行位置。集群
模式下Driver在
YARN集群内部
运行，客户端
模式则在提交作业的机器上
运行。这个区别会引发一系列连锁反应：
在容错性方面，集群
模式明显更优。因为Driver在
YARN集群内部，如果提交作业的客户端断开连接，作业还能继续
运行。而客户端
模式下，如果提交作业的机器宕机，整个作业就会失败。这点对生产环境特别重要。
资源管理上也有差异。集群
模式下Driver占用的资源由
YARN统一管理，不会影响客户端机器。客户端
模式则可能因为Driver的资源消耗影响提交作业的机器性能，特别是当Driver需要处理大量数据时。
网络拓扑方面，集群
模式的数据本地性更好，因为Driver和Executor在同一个集群内，数据传输走内部网络。客户端
模式则需要跨越集群边界传输数据，可能遇到网络带宽瓶颈。
不过客户端
模式也有其价值。调试时能看到Driver的实时日志输出非常方便，这在开发阶段是很大的优势。另外当需要与本地资源交互时（比如读取本地文件），客户端
模式更直接。
用户可能还关心作业提交后的行为差异。集群
模式提交后就与客户端解耦了，客户端可以退出。而客户端
模式必须保持连接，这对长期作业不太友好。
最后要强调
两种模式在核心架构上是统一的：都由ResourceManager分配资源，NodeManager启动容器，Executor执行任务。选择时主要考虑作业特性：生产环境长期作业用集群
模式，开发调试用客户端
模式更高效。
</think>
Spark on YARN的
两种部署
模式（**Cluster
模式**和**Client
模式**）在架构、资源管理及适用场景上有显著区别，以下是详细对比：
---
### **一、核心区别**
| **特性** | **Cluster
模式** | **Client
模式** |
|
---------------------|
-----------------------------------------------|
----------------------------------------------|
| **Driver
运行位置** | 在
YARN 集群的 *Applicati
onMaster 容器* 内
运行 | 在*提交作业的客户端机器*上
运行 |
| **资源申请** | 由
YARN ResourceManager 启动 Applicati
onMaster，再由 AM 申请 Executor 资源 | 客户端直接向 ResourceManager 申请 Executor 资源 |
| **客户端依赖** | 作业提交后客户端可断开连接（适合长时作业） | 客户端必须全程保持连接（断开则作业失败） |
| **日志访问** | 需通过
YARN 命令查看（`
yarn logs
-applicati
onId <appId>`） | Driver 日志直接输出到客户端控制台 |
| **网络流量** | Executor 与 Driver 通信在集群内部，效率更高 | Executor 需跨网络与客户端 Driver 通信，可能成为瓶颈 |
| **故障影响** | 客户端故障不影响作业
运行 | 客户端宕机导致 Driver 终止，作业失败 |
---
### **二、工作流程对比**
#### **Cluster
模式流程**
1. 客户端提交作业到 ResourceManager (RM)
2. RM 在某个 NodeManager (NM) 上启动 Applicati
onMaster（AM）
3. AM（即 Driver）向 RM 申请 Executor 资源
4. RM 分配容器，AM 在容器中启动 Executor
5. Executor 反向注册到 AM（Driver）执行任务
```mermaid
graph LR
A[客户端]
-->|1.提交作业| B(RM)
B
-->|2.分配容器| C[NM启动AM/Driver]
C
-->|3.申请资源| B
B
-->|4.分配容器| D[NM启动Executor]
D
-->|5.注册| C
```
#### **Client
模式流程**
1. 客户端直接启动 Driver 进程
2. Driver 向 RM 申请 Executor 资源
3. RM 在 NM 上分配容器启动 Executor
4. Executor 直接连接客户端上的 Driver
```mermaid
graph LR
A[客户端 Driver]
-->|1.申请资源| B(RM)
B
-->|2.分配容器| C[NM启动Executor]
C
-->|3.注册| A
```
---
### **三、关键联系与共同点**
1. **统一资源管理**
两者均通过
YARN ResourceManager 统一分配集群资源，确保资源隔离与调度公平性[^1]。
2. **Executor 启动方式相同**
Executor 均由
YARN NodeManager 在容器中启动，资源分配策略一致。
3. **依赖传递机制**
均通过 `
--jars` 或 `
spark.
yarn.dist.jars` 分发依赖包到集群。
4. **支持动态资源分配**
均可启用 `
spark.dynamicAllocati
on.enabled=true` 动态调整 Executor 数量。
---
### **四、适用场景建议**
| **
模式** | **推荐场景** | **不适用场景** |
|
---------------|
---------------------------------------------|
----------------------------|
| **Cluster** | 生产环境、长期
运行作业（如流处理）、需客户端解耦 | 需要实时查看 Driver 日志的场景 |
| **Client** | 开发调试、交互式查询（如
spark-shell）、需直接访问 Driver 输出 | 客户端网络不稳定或资源受限时 |
> **示例命令**
> Cluster
模式提交：
> ```bash
>
spark-submit
--master
yarn --deploy
-mode cluster
--class Main app.jar
> ```
> Client
模式提交：
> ```bash
>
spark-submit
--master
yarn --deploy
-mode client
--class Main app.jar
> ```
---
### **五、性能与稳定性考量**
- **Cluster
模式优势**：
- Driver 在集群内，减少网络延迟，提升 Task 调度效率
- 避免客户端单点故障，适合关键任务
- **Client
模式风险**：
- 若 Driver 所在客户端负载高，可能成为性能瓶颈
- 客户端退出导致作业中断，需额外守护进程监控
---
### **总结**
| **维度** | **Cluster
模式** | **Client
模式** |
|
------------|
--------------------------|
-------------------------|
| **可靠性** | ⭐⭐⭐⭐⭐ (高容错) | ⭐⭐ (依赖客户端稳定性) |
| **性能** | ⭐⭐⭐⭐ (集群内通信高效) | ⭐⭐⭐ (跨网络通信开销) |
| **易用性** | ⭐⭐ (日志查看复杂) | ⭐⭐⭐⭐⭐ (调试便捷) |
根据需求选择
模式：**生产环境优先 Cluster
模式，开发调试使用 Client
模式**，以兼顾稳定性和效率[^2]。
---
本文探讨了客户端直显与集群模式在开发中的应用，重点介绍为何推荐Cluster模式，并解释两者在实际项目中的角色。
扫一扫
1374
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
