Spark on YARN：Spark集群模式之Yarn模式的原理、搭建与实践

在大数据处理领域，Spark 是一款非常流行的分布式计算框架。而在 Spark 的运行模式中，YARN 模式具有独特的优势。本文将深入探讨为什么要将 Spark 程序运行在 YARN 上而不是 Spark 自带的 Standalone 集群上，详细介绍 Spark 的 YARN 集群搭建过程，以及在 YARN 模式下不同 deploy mode 的区别，并结合实际测试案例，帮助读者全面理解 Spark on YARN 这一重要的大数据技术应用。

一、Spark on YARN 的优势

（一）统一化资源管理

Standalone 集群的局限性
Standalone 是 Spark 专用的资源管理集群，其设计初衷是为了专门运行 Spark 程序。这意味着如果企业或组织中存在多种分布式计算需求，使用 Standalone 集群就需要额外为其他类型的分布式程序（如 MR、Tez、Flink 等）搭建不同的资源管理平台。从硬件资源利用和管理成本的角度来看，这种方式效率较低。
YARN 的通用性
YARN 是一个功能强大的分布式资源管理平台，它具有高度的通用性。可以在同一个 YARN 集群上运行各种不同类型的分布式程序。在实际工作场景中，硬件集群通常只有一套，选择 YARN 作为统一的资源管理平台，可以更好地整合资源，实现多种分布式计算任务的协同运行，从整个技术架构层面来说，YARN 是更为合适的选择。

（二）YARN 调度机制的优势

动态资源分配
YARN 支持动态资源分配，这对于运行 Spark 程序非常有帮助。在 Spark 作业运行过程中，计算资源的需求可能会随着数据处理阶段的不同而发生变化。例如，在数据读取和预处理阶段可能需要较少的资源，而在复杂的计算和聚合阶段可能需要更多的资源。YARN 的动态资源分配机制可以根据 Spark 作业的实际需求，动态地为其分配或回收资源，提高资源的利用率。
多种调度机制
YARN 提供了多种调度机制，如容量调度和公平调度。容量调度可以为不同的用户或业务部门分配固定的资源容量，保证每个用户或部门都能获得稳定的计算资源，适用于多用户共享集群的场景。公平调度则确保每个作业都能公平地获取资源，避免某些作业长时间占用大量资源而导致其他作业饥饿的情况，提高了集群资源分配的公平性和整体作业执行效率。

二、Spark YARN 集群搭建步骤

（一）关闭旧的 StandAlone 集群

在开始搭建 Spark 的 YARN 集群之前，需要先关闭之前的 StandAlone 老集群。通过以下命令在指定目录下操作：

cd /opt/installs/spark
sbin/stop - master.sh
sbin/stop - workers.sh
sbin/stop - history - server.sh

这一步骤确保在搭建新的 YARN 集群时，不会受到旧集群的干扰。

（二）配置第一台服务器（以 bigdata01 为例）

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