Spark 配置 YARN 模式

在大数据处理领域，Spark 是一个强大的分布式计算框架，而 YARN（Yet Another Resource Negotiator）则是 Hadoop 生态系统中出色的资源管理器。将 Spark 配置为 YARN 模式，可以充分利用 YARN 高效的资源管理和调度能力，提升 Spark 应用程序的运行效率和资源利用率。下面将详细介绍如何进行 Spark 配置 YARN 模式的操作。

一、环境准备

1. 确保 Hadoop 已正确安装和配置

• 首先，需要安装 Hadoop，并配置好 HDFS（Hadoop Distributed File System）和 YARN 服务。确认 Hadoop 集群各节点之间的通信正常，且 NameNode、DataNode、ResourceManager、NodeManager 等进程能够正常启动和运行。
• 例如，在配置文件core - site.xml中设置 HDFS 的默认地址，在hdfs - site.xml中配置 HDFS 的相关参数，在yarn - site.xml中配置 YARN 的资源调度等参数。

2. 安装 Spark

• 从 Spark 官方网站下载合适版本的 Spark 安装包，解压到指定目录。例如，解压到/opt/module/spark 。

二、配置 Spark

1. 修改 spark - env.sh 文件

• 进入/opt/module/spark/conf目录（如果没有spark - env.sh文件，可以复制spark - env.sh.template并重命名为spark - env.sh ）。

• 在spark - env.sh文件中添加以下内容：

  export HADOOP_CONF_DIR=/path/to/hadoop/conf  # 这里的路径指向Hadoop的配置文件目录，例如/opt/module/hadoop/etc/hadoop

  这一步是为了让 Spark 能够读取 Hadoop 的配置信息，从而与 Hadoop 集群进行交互。

  2. 修改 spark - default.conf 文件（可选）

• 同样在conf目录下，spark - default.conf文件用于配置 Spark 的默认参数。可以根据实际需求修改一些参数，比如：

  spark.master yarn  # 指定Spark的运行模式为YARN
  spark.submit.deployMode client  # 这里设置部署模式为client模式，还有cluster模式可选。client模式下，Driver在本地运行，适合调试；cluster模式下，Driver在YARN集群中运行

  三、提交 Spark 应用程序到 YARN 模式

  1. 打包应用程序（如果是自定义的 Spark 应用）

• 如果开发了自己的 Spark 应用程序，需要将其打包成 JAR 包。可以使用 Maven 或 Gradle 等构建工具进行打包，确保依赖项都包含在 JAR 包中。

2. 提交应用程序

• 使用以下命令提交 Spark 应用程序到 YARN 集群：

  spark - submit \
  --class com.example.YourSparkAppClass \  # 替换为实际的应用程序主类
  --master yarn \
  --deploy - mode client \  # 根据需求选择client或cluster模式
  /path/to/your/app.jar \  # 应用程序JAR包的路径
  [application - arguments]  # 应用程序的参数，可根据实际情况添加

  例如，提交一个简单的 WordCount 应用程序：

  spark - submit \
  --class org.apache.spark.examples.JavaWordCount \
  --master yarn \
  --deploy - mode client \
  /opt/module/spark/examples/jars/spark - examples.jar \
  hdfs:///input.txt hdfs:///output.txt

  这里指定了 WordCount 应用程序的类名，运行模式为 YARN，部署模式为 client，应用程序 JAR 包路径以及输入输出文件在 HDFS 上的路径。

  四、监控和管理应用程序

  1. YARN Web 界面

• 可以通过访问 YARN 的 ResourceManager 的 Web 界面（通常是http://<resource - manager - host>:8088 ）来查看正在运行的 Spark 应用程序的资源使用情况、任务执行进度等信息。在界面中可以看到应用程序的状态、分配的容器数量、内存使用等详细数据。

2. Spark Web 界面

• Spark 也提供了自身的 Web 界面来监控应用程序。对于 client 模式的应用程序，在本地启动的 Driver 会有一个 Web 界面（默认端口为 4040 ），可以查看任务的详细执行日志、阶段划分、Shuffle 过程等信息，方便进行调试和性能优化。

五、总结

通过以上步骤，我们成功地将 Spark 配置为 YARN 模式，并能够在 YARN 集群上提交和运行 Spark 应用程序。这种配置方式使得 Spark 能够充分利用 YARN 强大的资源管理能力，在大数据处理场景中更加高效地运行。在实际应用中，还可以根据具体的业务需求和集群资源情况，进一步调整 Spark 和 YARN 的相关配置参数，以达到最优的性能表现。