<think>
首先，用户的
问题是关于
Spark在
YARN上的使用、配置及相关
问题解决方案。我需要根据提供的引用内容来构建回答。引用来自站内，所以我必须使用这些信息。
用户指令要求：
- 所有行内数学表达式使用 `$...$`，但这个
问题是关于
Spark和
YARN的，不涉及数学公式，所以这部分可能不适用。
- 独立公式用 `$$...$$`，同样不适用。
- LaTeX语法正确：确保任何公式正确，但这里没有公式。
- 使用中文回答。
- 生成相关
问题：在回答末尾添加相关
问题。
- 引用的段落末尾自然地添加引用标识，例如 `[^1]`。
- 回答结构清晰，帮助用户逐步解决
问题，保证真实可靠。
回答结构：
- 用户的
问题是获取信息，所以我应该组织成一个清晰的、逐步的指南。
- 参考引用内容：
- [^1]:
Spark 配置
YARN 模式，成功步骤，优化建议。
- [^2]:
spark on
yarn 配置步骤，包括解压、环境变量、配置文件、启动
Hadoop。
- [^3]: 常见
问题解决，如警告消息。
- [^4]:
YARN模式下的配置参数，
--master参数设置为
yarn。
- [^5]:
Spark on
Yarn配置，如
spark-env.sh设置。
关键内容提取：
- **配置步骤**：从[^2]和[^5]：
- 解压Scala和
Spark。
- 配置环境变量。
- 配置
Spark文件：重命名、编辑
spark-env.sh（设置JAVA_HOME,
SPARK_MASTER_IP,
SPARK_MASTER_PORT,
HADOOP_CONF_DIR）。
- 编辑
yarn-site.xml添加配置。
- 启动
Hadoop。
- **使用方法**：从[^1]和[^4]：
- 在
YARN集群上
提交Spark应用程序。
- --master参数设置为
yarn。
- **
问题解决**：从[^3]：
- 警告：Neither
spark.
yarn.jars nor
spark.
yarn.archive is set。
- 解决方案：设置
spark.
yarn.jars或
spark.
yarn.archive。
回答大纲：
1. **介绍**：简要解释
Spark on
YARN的好处（如资源管理）。
2. **配置步骤**：详细步骤，参考引用。
3. **使用方法**：如何
提交Spark作业到
YARN。
4. **常见
问题及解决方案**：列出常见
问题并解决。
5. **优化建议**：如调整参数。
6. **生成相关
问题**：在末尾添加相关
问题。
确保引用：
- 当引用内容时，在末尾添加 `[^n]`。
- 例如，提到配置步骤时，引用[^2]或[^5]。
最终输出格式：
- 使用中文。
- 结构清晰，分部分。
- 末尾添加相关
问题。
相关
问题生成：
- 基于主题，如性能优化、故障排除等。
- 例如：
1.
Spark on
YARN的性能优化方法？
2. 如何处理
Spark作业在
YARN上的失败？
3.
Spark on
YARN与其他集群管理器的比较？
现在，构建回答。
</think>
###
Spark在
YARN上的使用、配置及相关
问题解决方案
Spark在
YARN（Yet Another Resource Negotiator）模式下运行时，能够利用
YARN的资源管理能力，提升
大数据处理的效率和可扩展性。下面我将从配置步骤、使用方法、常见
问题解决等方面逐步解释，确保内容真实可靠。所有内容基于站内引用资料，并在相关段落末尾添加引用标识。
#### 1. **
Spark on
YARN 配置步骤**
配置
Spark在
YARN上运行，需要确保
Hadoop和
Spark环境正确设置。以下是详细步骤（参考引用[^2]和[^5]）：
- **步骤1: 解压和安装**
- 解压Scala和
Spark安装包。
- 例如：`tar
-zxvf scala
-2.12.10.tgz` 和 `tar
-zxvf
spark-3.2.0
-bin
-hadoop3.2.tgz`。
- **步骤2: 配置环境变量**
- 在`~/.bashrc`或`/etc/profile`中添加环境变量：
```bash
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_281/ # 设置Java路径
export SCALA_HOME=/usr/local/scala
-2.12.10/
export
SPARK_HOME=/usr/local/
spark-3.2.0
-bin
-hadoop3.2/
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$SCALA_HOME/bin:$
SPARK_HOME/bin
```
执行`source ~/.bashrc`使配置生效[^5]。
- **步骤3: 配置
Spark文件**
- 进入`$
SPARK_HOME/conf`目录：
- 重命名模板文件：`cp
spark-env.sh.template
spark-env.sh`。
- 编辑`
spark-env.sh`，添加以下内容：
```bash
export
SPARK_MASTER_IP=minimaster # 设置
Spark master节点IP
export
SPARK_MASTER_PORT=7077 # 设置
Spark master端口
export
HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/
hadoop/etc/
hadoop/ # 指向
Hadoop配置目录
```
- 编辑`
yarn-site.xml`（在
Hadoop配置目录下），添加
YARN资源管理参数[^2]。
- **步骤4: 启动
Hadoop集群**
- 启动HDFS和
YARN：`start
-dfs.sh` 和 `start
-yarn.sh`。
- 验证
YARN：访问Web UI（如`http://<ResourceManager_IP>:8088`）确认
YARN运行正常[^2]。
完成以上步骤后，
Spark即可与
YARN集成。此配置方式允许
Spark共享
YARN的集群资源，提升资源利用率[^1]。
#### 2. **
Spark on
YARN 使用方法**
在
YARN模式下
提交Spark应用时，需指定`
--master
yarn`参数，资源管理由
YARN处理（参考引用[^1]和[^4]）：
- **
提交Spark作业**：
- 使用`
spark-submit`命令：
```bash
spark-submit \
--master
yarn \
--deploy
-mode
cluster \ # 或client模式
--class org.apache.
spark.examples.
SparkPi \
$
SPARK_HOME/examples/jars/
spark-examples_2.12
-3.2.0.jar 100
```
- `
--master
yarn`：告诉
Spark使用
YARN集群管理器（ResourceManager地址从
Hadoop配置自动获取）[^4]。
- `
--deploy
-mode
cluster`：作业在
YARN集群上运行；`client`模式用于调试。
- **监控和管理**：
- 通过
YARN Web UI（`http://<ResourceManager_IP>:8088`）查看作业状态和日志。
- 使用`
yarn application
-list`命令列出运行中的应用。
此方法使
Spark能高效利用
YARN的资源调度，适用于ETL、机器学习等
大数据场景[^1]。
#### 3. **常见
问题及解决方案**
在配置和运行时可能遇到
问题。以下是常见错误及修复方法（参考引用[^3]）：
- **
问题1: 警告“Neither
spark.
yarn.jars nor
spark.
yarn.archive is set”**
- **原因**：
Spark未设置依赖库路径，导致上传所有JAR文件，影响性能。
- **解决方案**：
- 在`
spark-defaults.conf`中添加：
```
spark.
yarn.jars hdfs:///path/to/
spark-jars/*.jar # 指向HDFS上的
Spark库
```
- 或使用`
spark-submit`时指定：
```bash
spark-submit
--conf
spark.
yarn.archive=hdfs:///
spark-libs.zip ...
```
这避免了上传开销，提升启动速度[^3]。
- **
问题2:
YARN资源分配失败**
- **原因**：内存或CPU资源不足，或
Hadoop配置错误。
- **解决方案**：
- 检查
YARN资源设置（`
yarn-site.xml`中的`
yarn.nodemanager.resource.memory
-mb`）。
- 增加
Spark驱动内存：`
--driver
-memory 4g`。
- 确保`
HADOOP_CONF_DIR`路径正确[^5]。
- **
问题3:
Spark作业卡在
ACCEPTED状态**
- **原因**：资源竞争或队列配置
问题。
- **解决方案**：
- 使用`
yarn application
-kill <app_id>`终止卡住作业。
- 调整
Spark参数：`
--executor
-memory 2g
--executor
-cores 2`。
- 优化
YARN队列调度（参考`capacity
-scheduler.xml`）。
优化配置参数（如`
spark.executor.instances`）可以进一步提升性能[^1]。
#### 4. **优化建议**
- **参数调整**：根据集群规模调整`
spark.executor.memory`或`
spark.dynamicAllocation.enabled=true`，实现弹性资源分配。
- **性能监控**：使用
Spark UI或
YARN Metrics分析瓶颈。
- **最佳实践**：在`
spark-env.sh`中设置`
SPARK_LOCAL_DIRS`指向高速磁盘，减少IO延迟[^1]。
通过以上步骤，您可以高效地在
YARN上运行
Spark应用。如有疑问，可参考
Hadoop和
Spark官方文档。
本文解决了两个关键问题：在ResourceManager上成功提交Spark任务但在其他机器上失败；使用YARN时，client模式正常，cluster模式一直accepted。通过检查并更正spark-env.sh中的HADOOP_CONF_DIR配置错误，解决了第一个问题。第二个问题则由于代码错误导致。
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