《PySpark大数据分析实战》-13.Spark on YARN模式代码运行流程

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《PySpark大数据分析实战》-13.Spark on YARN模式代码运行流程

前言

大家好！今天为大家分享的是《PySpark大数据分析实战》第2章第4节的内容：Spark on YARN模式代码运行流程。

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Spark on YARN模式代码运行流程

提交Spark应用程序运行，当master指定为yarn的时候，还可以指定另外一个选项：–deploy-mode，该选项支持两个选项client和cluster，当不指定该选项时默认是client。在client模式下，会在执行spark-submit命令的客户端启动Spark的Driver进程，所有Driver的操作都在客户端执行，比如在Driver进行print打印，print的结果会在客户端，YARN的Web界面上无法从日志中找到print的结果。在cluster模式下，YARN会进行资源调度，选择集群中的一个节点作为Spark的Master，在该节点启动Driver进程，Driver的操作都在该节点上执行，比如在Driver进行print打印，print的结果会在该节点的日志中，通过YARN的Web界面查看日志可以看到print的结果，而在执行spark-submit命令的客户端则看不到print的结果。

YARN Client模式代码运行流程

YARN Client模式的代码运行流程如图所示。

：在YARN集群启动后，NodeManager定期向ResourceManager汇报节点的资源信息、任务运行状态、健康信息等。

1：客户端通过spark-submit提交应用程序运行，首先会执行程序中的main()函数，在客户端启动Driver进程。

2：Driver进程启动后，会实例化SparkContext，SparkContext会向YARN集群的ResourceManager注册并申请ApplicationMaster。

3：ResourceManager收到请求后，会分配在一个资源满足条件的节点，该节点启动第1个Container容器，启动ApplicationMaster。

4：ApplicationMaster启动后，会与Driver中的SparkContext进行通信，获取任务信息等。

5：ApplicationMaster根据任务信息，向ResourceManager请求所需的资源。

6：ResourceManager根据申请分配资源，在集群的节点上启动Container。

7：ApplicationMaster获取到资源后，与NodeManager通信，并请求在Container中启动Executor。

8：Executor启动成功后，会反向注册到SparkContext，并申请Task。

9：SparkContext会向Executor分配Task，并与Executor保持通信，Executor会向Driver汇报Task的执行状态和进度，Driver掌握了Task的情况后可以在任务失败时重启任务。

10：当应用程序所有Task都执行完成， SparkContext会向ResourceManager注销自己，ResourceManager可以回收已分配的资源。

YARN Cluster模式代码运行流程

YARN Cluster模式的代码运行流程如图所示。

：在YARN集群启动后，NodeManager定期向ResourceManager汇报节点的资源信息、任务运行状态、健康信息等。

1：客户端通过spark-submit提交应用程序运行，首先会执行程序中的main()函数，并向ResourceManager申请ApplicationMaster。

2：ResourceManager收到请求后，会分配在一个资源满足条件的节点，该节点启动第1个Container容器，启动ApplicationMaster，并启动SparkContext，Cluster模式下Driver与ApplicationMaster合为一体。

3：ApplicationMaster启动后会根据任务信息向ResourceManager请求资源。

4：ResourceManager根据申请分配资源，在集群的节点上启动Container。

5：ApplicationMaster获取到资源后，与NodeManager通信，并请求在Container中启动Executor。

6：Executor启动成功后，会反向注册到SparkContext，并申请Task。

7：SparkContext会向Executor分配Task，并与Executor保持通信，Executor会向ApplicationMaster汇报Task的执行状态和进度，ApplicationMaster掌握了Task的情况后可以在任务失败时重启任务。

8：当应用程序所有Task都执行完成， SparkContext会向ResourceManager注销自己，ResourceManager可以回收已分配的资源。

结束语

好了，感谢大家的关注，今天就分享到这里了，更多详细内容，请阅读原书或持续关注专栏。