<think>好的，用户现在想了解如何在Spark中将代码
提交到
YARN的示例代码。我需要结合之前的对话
和用户提供的引用来回答。首先，用户之前的问题是关于初始化空的DataFrame，现在转向了任务
提交到
YARN，这可能涉及到Spark的不同部署
模式。
用户提供的引用1提到了在
yarn-cluster模式下使用org.apache.spark.deploy.
yarn.Client作为包装类，这说明在代码中可能需要设置相关的主类。引用2则提到从Java代码
提交Spark作业到
YARN集群，虽然需要手动更改参数，但方法相对直接。用户现在需要具体的示例代码，可能需要Scala或Java的例子。
回顾用户的历史问题，他们之前处理的是Scala中的Dataset操作，所以可能更倾向于Scala的示例。此外，用户的需求是
提交应用到
YARN集群，需要区分client
和cluster模式，并展示不同的方法。
接下来，我需要考虑用户可能的实际场景。他们可能是在开发一个需要部署到
YARN集群的Spark应用，或者是在自动化任务
提交流程，需要以编程
方式提交作业，而不是通过spark
-submit脚本。这时候，示例代码需要展示如何配置SparkConf，设置
YARN相关的属性，如master、部署
模式、应用名称、executor资源等。
同时，用户可能需要了解
两种不同的
提交方式：通过SparkSubmit主类
和使用
YARN Client API。前者类似于命令行调用，后者更程序化。需要说明两者的优缺点，比如SparkSubmit
方式简单但不够灵活，而
YARN Client API适合动态参数的情况。
另外，注意事项部分需要提到资源分配、日志查看、权限问题等，这些都是实际部署中可能遇到的坑。比如用户可能需要调整executor的内存
和核心数，或者处理依赖包的分发问题。
最后，用户的相关问题可能涉及动态参数传递、日志调试或不同部署
模式的区别，需要提前预测并生成这些问题，帮助他们进一步探索。
总结，回答的结构应包括
两种方法的具体代码示例、
模式选择的说明、注意事项
和相关问题，确保覆盖用户的实际需求，并提供足够的参考信息。</think>以下是基于Spark 2.4+版本的
YARN提交代码实现方案，包含
两种典型场景
和关键配置说明：
---
### **一、通过SparkSubmit工具类
提交（推荐）**
这是最接近`spark
-submit`命令行的实现
方式，适用于需要完全控制参数传递的场景。
```scala
import org.apache.spark.deploy.SparkSubmit
object
YarnSubmitExample {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val submitArgs = Array(
"
--class", "com.example.YourMainClass",
"
--master", "
yarn",
"
--deploy
-mode", "
cluster", // 或 "client"
"
--name", "Spark
YarnDemo",
"
--executor
-memory", "4g",
"
--executor
-cores", "2",
"
--num
-executors", "5",
"/path/to/your
-app.jar",
"arg1", "arg2" // 传递应用程序参数
)
SparkSubmit.main(submitArgs)
}
}
```
#### **关键参数解析**
- `
--master
yarn`：强制指定
YARN资源管理器
- `
--deploy
-mode
cluster`：在
YARN集群中运行Driver（适合生产环境）[^1]
- `
--queue default`：可添加队列名称指定资源池
- `
--conf spark.
yarn.maxAppAttempts=2`：通过`
--conf`传递Spark配置参数
---
### **
二、通过
YARN Client API
提交（编程式）**
适用于需要动态构建配置的场景（如参数来自数据库），需添加依赖：
```xml
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark
-yarn_2.11</artifactId>
<version>${spark.version}</version>
</dependency>
```
```scala
import org.apache.spark.deploy.
yarn.Client
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
val conf = new SparkConf()
.setAppName("Dynamic
YarnSubmit")
.setMaster("
yarn")
.set("spark.submit.deployMode", "
cluster")
.setJars(Seq("/path/to/your
-app.jar")) // 必须指定JAR路径
.set("spark.executor.instances", "3")
.set("spark.
yarn.queue", "production")
new Client(new ClientArguments(Array()), conf).run()
```
---
### **三、
模式选择对比**
| 特性 |
YARN Cluster模式 |
YARN Client
模式 |
|
-----------------------|
--------------------------------------|
--------------------------------------|
| **Driver位置** | 在
YARN容器中运行 | 在
提交客户端本地运行 |
| **日志查看** | 需要通过`
yarn logs`命令获取 | 直接输出到
提交终端 |
| **资源占用** | 需要分配Driver容器资源 | 客户端机器承担Driver负载 |
| **适用场景** | 生产环境、长期任务 | 开发调试、交互式分析 |
---
### **四、常见问题解决方案**
1. **ClassNotFound异常**
确保通过`
--jars`参数传递依赖包，或使用`spark.
yarn.dist.jars`配置：
```scala
.set("spark.
yarn.dist.jars", "/lib/mysql
-connector
-java.jar,/lib/commons
-lang3.jar")
```
2. **资源分配失败**
检查
YARN队列资源余量，调整参数组合：
```scala
.set("spark.executor.memoryOverhead", "1024") // 堆外内存
.set("spark.
yarn.executor.memoryOverheadFactor", "0.1")
```
3. **Kerberos认证**
在代码中加载keytab文件（需提前配置）：
```scala
UserGroupInformation.loginUserFromKeytab("user@REALM", "/path/to/user.keytab")
```
---
### **五、调试技巧**
- **查看
YARN日志**
```bash
yarn logs
-applicationId <app_id> > spark.log
```
- **启用DEBUG日志**
添加配置：
```scala
.set("spark.logConf", "true")
.set("spark.driver.extraJavaOptions", "
-Dlog4j.configuration=file:log4j
-debug.properties")
```
---
### **六、生产环境最佳实践**
1. **资源计算公式**
```scala
val totalCores = spark.conf.get("spark.executor.instances").toInt *
spark.conf.get("spark.executor.cores").toInt
require(totalCores <=
yarnClusterMaxCores, "超额申请资源")
```
2. **动态分区感知**
启用
YARN节点标签功能：
```scala
.set("spark.
yarn.executor.nodeLabelExpression", "GPU")
```
---
本文详细对比了YARN-Cluster与YARN-Client两种模式的运行流程，阐述了它们在资源管理和任务执行上的差异。YARN-Cluster模式适合生产环境，能有效避免网络流量激增，但调试较难；而YARN-Client模式适用于测试环境，虽然会导致大量网络通信，但便于本地调试。
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