<think>
我们正在讨论
Spark在
YARN上的使用、配置及运行机制。根据用户提供的引用内容，特别是引用[1]和引用[2]中关于
YARN上运行
Spark和MapReduce的信息，我们可以进行如下组织：
1. **运行模式**：
YARN-client和
YARN-cluster模式的区别（引用[1]提到Driver的位置）。
2. **提交作业**：如何提交
Spark作业到
YARN集群。
3. **配置**：关键配置项，特别是内存配置（包括PermGen，虽然JDK1.8后移除了PermGen，但用户引用中提到了，所以需要说明）。
4. **运行机制**：结合引用[2]中MapReduce在
YARN上的运行机制，类比
Spark在
YARN上的运行机制（因为
Spark的Applicati
onMaster也是类似的工作方式）。
5. **常见问题**：比如内存配置问题、调试等。
注意：用户引用[3]是关于MapReduce的，但我们可以忽略，因为用户明确要求
Spark。
下面开始组织回答：
###
Spark on YARN 详解
#### 一、运行模式
Spark支持两种模式在
YARN上运行：
1. **
YARN-client模式**（适用于交互式场景）：
- Driver运行在**提交作业的
客户端机器**上
- Executor运行在
YARN容器中
- 日志可直接在
客户端查看，但
客户端必须保持在线
2. **
YARN-cluster模式**（适用于生产环境）：
- Driver运行在**
YARN集群的某个容器**中
- Executor同样运行在
YARN容器中
-
客户端提交作业后即可断开连接
> **注意**：在JDK1.8之前，
YARN-cluster模式下Driver的JVM永久代（PermGen）可能使用默认值（如82MB），容易导致`OutOfMemoryError`。需通过`-XX:MaxPermSize`调整（但JDK1.8及以上已移除PermGen，改为Metaspace）[^1]。
#### 二、作业提交流程
```mermaid
flowchart TD
Client[
客户端] -->|1.提交应用| RM[ResourceManager]
RM -->|2.分配容器| AM[
Spark Applicati
onMaster]
AM -->|3.申请资源| RM
RM -->|4.分配容器| NM[NodeManager]
NM -->|5.启动Executor| C
ontainer[Executor容器]
C
ontainer -->|6.注册与通信| AM
```
1. **提交应用**
使用`
spark-submit`提交作业：
```bash
spark-submit --master
yarn \
--deploy-mode cluster \ # 或client
--class org.apache.
spark.examples.
SparkPi \
/path/to/examples.jar 100
```
2. **资源分配**
- ResourceManager分配容器启动Applicati
onMaster（AM）
- AM向RM申请Executor资源（容器）
- 每个Executor容器运行一个JVM进程
3. **任务执行**
- AM将任务分发给Executor执行
- Executor通过心跳向AM汇报状态
#### 三、关键配置
在`
spark-defaults.c
onf`中配置：
| 配置项 | 说明 | 示例值 |
|--------|------|--------|
| `
spark.
yarn.am.memory` | AM内存 | 1g |
| `
spark.executor.memory` | Executor内存 | 2g |
| `
spark.executor.cores` | Executor核数 | 2 |
| `
spark.driver.memory` | Driver内存（client模式） | 1g |
环境变量配置（`
spark-env.sh`）：
```bash
export HADOOP_C
ONF_DIR=/etc/hadoop/c
onf # 指向Hadoop配置目录
export
YARN_C
ONF_DIR=/etc/hadoop/c
onf # 同上
```
#### 四、内存优化指南
1. **堆内存管理**
- Executor总内存 = `
spark.executor.memory` + `
spark.executor.memoryOverhead`
- 内存溢出时增加`
spark.
yarn.executor.memoryOverhead`（默认executor内存的10%）
2. **Metaspace配置**（JDK1.8+）
```bash
spark-submit --c
onf
spark.executor.extraJavaOpti
ons="-XX:MaxMetaspaceSize=256m" ...
```
3. **堆外内存优化**
调整`
spark.memory.offHeap.size`启用堆外内存
#### 五、问题排查
1. **查看日志**
```bash
yarn logs -applicati
onId <app_id>
```
2. **监控资源**
-
YARN Web UI：`http://<rm-address>:8088`
-
Spark Web UI：通过`http://<am-address>:4040`查看（需配置历史服务器）
#### 六、与MapReduce对比
| **特性** | **MapReduce
on YARN** | **
Spark on YARN** |
|----------|-----------------------|-------------------|
| 计算模型 | 多阶段Map/Reduce | 内存迭代计算 |
| 任务启动 | 每个任务单独JVM | Executor进程复用 |
| 数据缓存 | HDFS读写 | 内存+磁盘缓存 |
| 适用场景 | 批处理 | 批处理+流处理+机器学习 |
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### 相关问题
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Spark on YARN的`NoSuchMethodError`类冲突问题？
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YARN上的性能？
5. 在容器化环境中（如K8s）运行
Spark on YARN有哪些注意事项？[^1][^2]
</think>
###
Spark on YARN 全面解析
Spark在
YARN上的运行结合了资源管理的高效性和
Spark内存计算的灵活性，核心机制如下：
#### 一、运行机制与架构
```mermaid
flowchart TD
Client[
客户端] -->|1.提交应用| RM[ResourceManager]
RM -->|2.分配容器| AM[
Spark Applicati
onMaster]
AM -->|3.申请资源| RM
RM -->|4.分配容器| NM[NodeManager]
NM -->|5.启动Executor| C
ontainer[Executor容器]
C
ontainer -->|6.注册与通信| AM
```
1. **两种部署模式**
- **
YARN-client模式**
Driver运行在**
客户端机器**上，直接控制任务执行（适合调试）
```bash
spark-submit --master
yarn --deploy-mode client
```
- **
YARN-cluster模式**
Driver运行在**
YARN容器**中（生产环境推荐），需注意JVM配置差异[^1]：
```bash
spark-submit --master
yarn --deploy-mode cluster
```
2. **核心组件交互**
- Applicati
onMaster（AM）：
Spark专属AM，负责向RM申请资源
- Executor：运行任务的容器，每个Executor对应一个JVM进程
- 资源本地化：优先将任务调度到数据所在的NodeManager
#### 二、关键配置项
在`
spark-defaults.c
onf`中配置：
| **配置项** | **说明** | **示例值** |
|------------|----------|------------|
| `
spark.
yarn.am.memory` | AM内存 | 1g |
| `
spark.executor.memory` | Executor堆内存 | 4g |
| `
spark.executor.cores` | Executor核数 | 2 |
| `
spark.dynamicAllocati
on.enabled` | 动态资源分配 | true |
**内存组成**：
$$ \text{总容器内存} = \text{
spark.executor.memory} + \text{
spark.executor.memoryOverhead} $$
Executor实际内存包含堆内存 + 堆外内存（默认取`max(384MB, 0.1 * executorMemory)`）
#### 三、作业提交流程
1. **提交命令**
```bash
spark-submit --master
yarn \
--deploy-mode cluster \
--executor-memory 4g \
--num-executors 10 \
--class org.apache.
spark.examples.
SparkPi \
/path/to/examples.jar 100
```
2. **资源申请策略**
- 初始申请：AM启动后立即申请`
spark.dynamicAllocati
on.initialExecutors`个Executor
- 动态伸缩：根据任务积压情况自动增减Executor（需启用`
spark.dynamicAllocati
on.enabled`）
#### 四、调优实践
1. **内存优化**
- 解决PermGen问题（JDK1.8前）：
```bash
spark-submit --c
onf
spark.executor.extraJavaOpti
ons="-XX:MaxPermSize=256m"
```
- JDK1.8+优化Metaspace：
```bash
spark-submit --c
onf
spark.executor.extraJavaOpti
ons="-XX:MaxMetaspaceSize=512m"
```
2. **数据本地化**
配置等待本地化任务的超时时间：
```scala
spark.locality.wait = 3s // 默认3秒
```
3. **Shuffle优化**
```scala
spark.shuffle.service.enabled = true // 启用外部Shuffle服务
spark.shuffle.compress = true // 压缩Shuffle输出
```
#### 五、故障排查
1. **日志查看**
```bash
yarn logs -applicati
onId <app_id> # 获取完整日志
```
2. **Web UI监控**
-
YARN RM UI：`http://<rm-host>:8088`
-
Spark UI：通过`http://<am-host>:4040`访问（需提前配置端口转发）
3. **常见错误**
- **Executor丢失**：检查内存配置，增加`
spark.executor.memoryOverhead`
- **类冲突**：使用`
spark.jars.packages`指定依赖
#### 六、与MapReduce对比
| **特性** | **MapReduce
on YARN** | **
Spark on YARN** |
|----------|------------------------|-------------------|
| 计算模型 | 磁盘迭代 | 内存迭代 |
| 任务启动 | 每个Task独立JVM | Executor复用JVM |
| 延迟 | 高(分钟级) | 低(秒级) |
| 适用场景 | 批处理 | 流处理+机器学习 |
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Spark on Yarn 模式解析
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