<think>嗯，我现在要
配置Spark on
YARN，但是我对这个过程还不是很熟悉。让我先回忆一下之前学过的相关知识，然后一步步理清楚应该怎么做。首先，Spark on
YARN是什么意思呢？我记得
YARN是Hadoop的资源管理系统，而Spark作为一个计算框架，可以运行在
YARN上，这样就能利用
YARN的资源管理功能，不需要Spark自己来管理集群资源了。对吧？
那
配置Spark on
YARN的前提条件应该有哪些呢？首先，肯定需要安装好Hadoop，并且
YARN已经正确
配置和运行。可能还需要确保Hadoop的版本和Spark兼容。然后，Spark本身也需要安装好，对吗？另外，可能需要设置一些环境变量，比如HADOOP_CONF_DIR或者
YARN_CONF_DIR，让Spark知道
YARN的
配置文件在哪里。这部分我记得不太清楚，可能需要查文档确认。
接下来，具体的
配置步骤可能包括修改Spark的
配置文件，比如spark-defaults.conf，或者在提交应用时通过命令行参数指定。例如，设置spark.master为
yarn，这样Spark就知道要连接到
YARN集群。对吗？另外，可能需要
配置一些资源参数，比如executor的内存、核心数等，这些参数可以通过Spark的
配置项或者提交任务时指定。
用户提到的
配置，可能需要关注几个关键点：首先是Hadoop
配置的集成，然后是Spark本身的
配置，还有资源分配和调优的参数。可能还需要考虑权限问题，比如用户是否有权限在
YARN上提交应用，或者HDFS的访问权限等。另外，网络
配置是否正确，比如各个节点之间能否互相通信，端口是否开放，这些也可能影响Spark on
YARN的运行。
有没有可能遇到常见的问题呢？比如Spark应用提交到
YARN后，无法申请到资源，或者Executor启动失败。这时候可能需要查看
YARN的日志，或者Spark的日志，排查具体原因。例如，资源不足，
配置错误，或者类路径问题。比如，有时候需要把Spark的依赖包上传到HDFS，或者在
YARN的
配置中指定，这样NodeManager能够找到这些依赖。
再想想具体的步骤，可能需要这样：
1. 确保Hadoop
YARN已经正确安装和
配置，并且正在运行。
2. 下载并安装Spark，解压到合适的目录。
3.
配置环境变量，比如在spark-env.sh中设置HADOOP_CONF_DIR或
YARN_CONF_DIR，指向Hadoop的
配置文件目录。
4. 在Spark的
配置文件spark-defaults.conf中设置spark.master为
yarn。
5. 可能需要
配置Spark的执行参数，比如spark.executor.memory，spark.executor.cores等。
6. 将应用提交到
YARN集群，使用spark-submit命令，并指定deploy-mode为cluster或者client。
还有，不同的部署模式（cluster vs client）有什么区别呢？Cluster模式下，Driver运行在
YARN的Application Master中，而Client模式下，Driver运行在提交任务的客户端机器上。这可能影响到日志的查看和应用的稳定性，比如如果客户端断开连接，Client模式的应用可能会失败。
另外，关于Spark on
YARN的资源分配，
YARN负责管理资源，所以需要正确设置Spark的资源参数，使其不超过
YARN集群的总资源。例如，每个executor的内存不能超过
YARN容器允许的最大值，否则会被拒绝。可能需要调整
YARN的
配置参数，比如
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb，
yarn.nodemanager.resource.memory-mb等，以适应Spark的需求。
还有，可能需要注意Spark的依赖问题。当Spark应用提交到
YARN时，需要确保所有的依赖包都能被
YARN的NodeManager访问到。可以通过--jars参数指定额外的jar包，或者将依赖打包到应用的jar文件中。另外，可能需要设置spark.
yarn.jars或spark.
yarn.archive，将Spark的库上传到HDFS，这样每次提交应用时不需要重复上传，节省时间。
现在，有没有遗漏的步骤或者
配置项？比如，安全方面的
配置，比如Kerberos认证，如果Hadoop集群启用了安全模式，那么Spark提交任务时需要进行相应的认证处理。这时候可能需要使用keytab文件或者kinit命令获取凭证。
再检查一下，Spark on
YARN的两种模式：client和cluster。在
配置的时候，是否需要特别指定？是的，在spark-submit的时候，需要设置--deploy-mode参数为cluster或者client，默认是client吗？还是需要显式指定？
总结一下，
配置Spark on
YARN的主要步骤包括：
1. 安装和
配置Hadoop
YARN。
2. 安装Spark并
配置环境变量指向
YARN的
配置。
3. 调整Spark的
配置参数以适应
YARN集群的资源管理。
4. 确保依赖项和资源文件正确上传和访问。
5. 使用spark-submit提交应用，并选择合适的部署模式。
可能还需要验证
配置是否正确，比如运行一个简单的Spark应用，比如计算Pi的示例，看看是否能成功在
YARN上执行。如果失败，查看日志，比如
YARN的Application Master日志，或者Spark的日志，找出错误原因进行调整。
比如，如果出现类找不到的问题，可能需要检查spark.
yarn.jars是否正确
配置，或者是否将必要的jar包上传到了HDFS。如果资源不足，可能需要调整
YARN的资源分配参数或者Spark的executor
配置。
现在，我应该把这些步骤整理成一个清晰的指南，帮助用户一步步
配置Spark on
YARN，同时提醒常见的
配置项和可能遇到的问题。</think>### Spark on
YARN 配置指南
#### 一、核心概念
Spark on
YARN 允许 Spark 应用程序利用
YARN（Hadoop 资源管理器）进行资源调度，无需独立部署 Spark 集群。其优势包括：
- **资源共享**：
与其他 Hadoop 任务（如 MapReduce）共享资源。
- **简化运维**：复用
YARN 的监控、容错和安全机制。
#### 二、前提条件
1. **Hadoop 环境**：已部署 Hadoop（2.x+）且
YARN 正常运行。
2. **Spark 安装**：下载并解压 Spark（需
与 Hadoop 版本兼容）。
3. **
配置权限**：确保提交任务的用户具有
YARN 队列权限和 HDFS 读写权限。
#### 三、关键
配置步骤
##### 1. **
配置 Hadoop 环境变量**
在 Spark 的 `conf/spark-env.sh` 中设置 Hadoop
配置路径：
```bash
export HADOOP_CONF_DIR=/path/to/hadoop/etc/hadoop # 指向 Hadoop
配置文件目录
export
YARN_CONF_DIR=/path/to/hadoop/etc/hadoop # 同 HADOOP_CONF_DIR
```
##### 2. **修改 Spark 默认
配置**
在 `conf/spark-defaults.conf` 中指定
YARN 模式：
```properties
spark.master=
yarn
spark.
yarn.jars=hdfs:///spark-jars/*.jar # 将 Spark 依赖上传至 HDFS（可选但推荐）
```
##### 3. **资源参数调优**
根据集群资源调整参数（示例）：
```properties
spark.executor.memory=4g # 每个 Executor 内存
spark.executor.cores=2 # 每个 Executor 使用的 CPU 核心
spark.driver.memory=2g # Driver 内存（Cluster 模式下由
YARN 管理）
```
##### 4. **提交 Spark 应用**
使用 `spark-submit` 提交任务时需指定部署模式：
```bash
spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master
yarn \
--deploy-mode cluster \ # 或 client
--executor-memory 2g \
--num-executors 4 \
/path/to/spark-examples.jar
```
#### 四、部署模式对比
| **模式** | **Driver 运行位置** | **适用场景** |
|------------|-------------------------------|--------------------------|
| **Client** | 提交任务的客户端机器 | 调试（日志直接输出到终端） |
| **Cluster**|
YARN Application Master（AM） | 生产环境（高可用性） |
#### 五、常见问题
与解决
1. **资源申请失败**
- **原因**：
YARN 资源不足或参数超限。
- **解决**：
- 检查 `
yarn.nodemanager.resource.memory-mb` 和 `
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb`。
- 调低 `spark.executor.memory` 或 `spark.executor.cores`。
2. **依赖缺失**
- **现象**：`ClassNotFoundException`。
- **解决**：
- 通过 `--jars` 添加额外依赖：
```bash
spark-submit --jars /path/to/dependency.jar ...
```
- 或预上传 Spark 依赖到 HDFS：
```bash
hdfs dfs -put $SPARK_HOME/jars/*.jar /spark-jars/
```
3. **Kerberos 认证问题**
- **现象**：任务因权限失败。
- **解决**：
- 使用 `kinit` 提前获取凭证：
```bash
kinit -kt /path/to/user.keytab user@REALM
```
- 或在 `spark-submit` 中添加参数：
```bash
--principal user@REALM --keytab /path/to/user.keytab
```
#### 六、验证
配置
运行
测试任务（如计算 Pi）：
```bash
spark-submit \
--master
yarn \
--deploy-mode client \
$SPARK_HOME/examples/jars/spark-examples.jar 100
```
观察
YARN Web UI（默认 `http://<ResourceManager>:8088`）确认任务状态。
#### 七、高级
配置（可选）
- **动态资源分配**：
在 `spark-defaults.conf` 中启用：
```properties
spark.dynamicAllocation.enabled=true
spark.shuffle.service.enabled=true
```
- **日志聚合**：
确保
YARN 的 `
yarn.log-aggregation-enable` 设为 `true`，通过 `
yarn logs -applicationId <appId>` 查看日志。
通过以上步骤，您应能完成 Spark on
YARN 的基础
配置和调优。
本文详细介绍了如何配置YARN环境，包括修改mapred-site.xml和yarn-site.xml，接着启动YARN服务，并通过实例展示了如何将词频统计任务提交到YARN上执行，从而实现对塞缪尔·厄尔曼《青春》一文的词频分析。
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