sparkyarn（sparkyarn pi运行结果）

## Spark on YARN：在大数据集群上运行 Spark### 简介Apache Spark 是一种快速、通用、可扩展的分布式计算引擎，适用于各种数据处理任务，例如批处理、交互式查询、机器学习和流处理。YARN (Yet Another Resource Negotiator) 是 Hadoop 生态系统中的资源管理系统，负责在集群中分配资源并调度应用程序。Spark on YARN 允许用户将 Spark 应用程序提交到 YARN 集群，利用 YARN 的资源管理和调度功能。这意味着 Spark 可以与其他 Hadoop 生态系统组件共享集群资源，例如 MapReduce、Hive 和 HBase。### Spark on YARN 的优势

资源共享

: Spark 应用程序可以与其他 YARN 应用程序共享集群资源，例如 MapReduce 和 Hive。这允许更有效地利用集群资源，并避免资源争用。

可扩展性

: YARN 允许 Spark 应用程序扩展到大型集群，包含数千个节点。这使得 Spark 应用程序能够处理非常大的数据集。

容错

: YARN 提供应用程序容错，如果应用程序失败，它会在集群中的另一个节点上重新启动应用程序。

安全性

: YARN 提供应用程序隔离和安全性，确保 Spark 应用程序只能访问其授权的资源。

易于管理

: YARN 提供了一个集中式管理界面，用于监控和管理 Spark 应用程序。### Spark on YARN 架构

Spark on YARN 涉及以下组件：

客户端

: 客户端提交 Spark 应用程序到 YARN 集群。

YARN 资源管理器 (ResourceManager)

: ResourceManager 负责管理集群中的所有资源，并为提交的应用程序分配资源。

YARN 节点管理器 (NodeManager)

: NodeManager 运行在集群的每个节点上，负责启动和监控容器。

ApplicationMaster

: 每个 Spark 应用程序都有一个 ApplicationMaster，负责向 ResourceManager 申请资源，并在获得资源后启动 Executor。

Executor

: Executor 是运行在工作节点上的进程，负责执行 Spark 任务。### 提交 Spark 应用程序到 YARN可以使用 `spark-submit` 命令将 Spark 应用程序提交到 YARN 集群。例如，以下命令将使用 YARN 集群管理器提交一个名为 `MySparkApp.jar` 的 Spark 应用程序：``` spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster MySparkApp.jar ```

`spark-submit` 命令支持以下选项：

`--master`: 指定集群管理器，例如 `yarn`。

`--deploy-mode`: 指定应用程序的部署模式，例如 `cluster` 或 `client`。

`--class`: 指定应用程序的主类。

`--conf`: 指定 Spark 配置属性。

`--num-executors`: 指定要使用的 Executor 数量。

`--executor-cores`: 指定每个 Executor 的 CPU 内核数。

`--executor-memory`: 指定每个 Executor 的内存大小。### 总结Spark on YARN 提供了一种在大型集群上运行 Spark 应用程序的强大且灵活的方式。通过利用 YARN 的资源管理和调度功能，Spark 应用程序可以与其他 Hadoop 生态系统组件共享集群资源，并从 YARN 的可扩展性、容错和安全功能中受益。##

Spark on YARN：在大数据集群上运行 Spark

简介Apache Spark 是一种快速、通用、可扩展的分布式计算引擎，适用于各种数据处理任务，例如批处理、交互式查询、机器学习和流处理。YARN (Yet Another Resource Negotiator) 是 Hadoop 生态系统中的资源管理系统，负责在集群中分配资源并调度应用程序。Spark on YARN 允许用户将 Spark 应用程序提交到 YARN 集群，利用 YARN 的资源管理和调度功能。这意味着 Spark 可以与其他 Hadoop 生态系统组件共享集群资源，例如 MapReduce、Hive 和 HBase。

Spark on YARN 的优势* **资源共享**: Spark 应用程序可以与其他 YARN 应用程序共享集群资源，例如 MapReduce 和 Hive。这允许更有效地利用集群资源，并避免资源争用。 * **可扩展性**: YARN 允许 Spark 应用程序扩展到大型集群，包含数千个节点。这使得 Spark 应用程序能够处理非常大的数据集。 * **容错**: YARN 提供应用程序容错，如果应用程序失败，它会在集群中的另一个节点上重新启动应用程序。 * **安全性**: YARN 提供应用程序隔离和安全性，确保 Spark 应用程序只能访问其授权的资源。 * **易于管理**: YARN 提供了一个集中式管理界面，用于监控和管理 Spark 应用程序。

Spark on YARN 架构**Spark on YARN 涉及以下组件：*** **客户端**: 客户端提交 Spark 应用程序到 YARN 集群。 * **YARN 资源管理器 (ResourceManager)**: ResourceManager 负责管理集群中的所有资源，并为提交的应用程序分配资源。 * **YARN 节点管理器 (NodeManager)**: NodeManager 运行在集群的每个节点上，负责启动和监控容器。 * **ApplicationMaster**: 每个 Spark 应用程序都有一个 ApplicationMaster，负责向 ResourceManager 申请资源，并在获得资源后启动 Executor。 * **Executor**: Executor 是运行在工作节点上的进程，负责执行 Spark 任务。

提交 Spark 应用程序到 YARN可以使用 `spark-submit` 命令将 Spark 应用程序提交到 YARN 集群。例如，以下命令将使用 YARN 集群管理器提交一个名为 `MySparkApp.jar` 的 Spark 应用程序：``` spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster MySparkApp.jar ```**`spark-submit` 命令支持以下选项：*** `--master`: 指定集群管理器，例如 `yarn`。 * `--deploy-mode`: 指定应用程序的部署模式，例如 `cluster` 或 `client`。 * `--class`: 指定应用程序的主类。 * `--conf`: 指定 Spark 配置属性。 * `--num-executors`: 指定要使用的 Executor 数量。 * `--executor-cores`: 指定每个 Executor 的 CPU 内核数。 * `--executor-memory`: 指定每个 Executor 的内存大小。

总结Spark on YARN 提供了一种在大型集群上运行 Spark 应用程序的强大且灵活的方式。通过利用 YARN 的资源管理和调度功能，Spark 应用程序可以与其他 Hadoop 生态系统组件共享集群资源，并从 YARN 的可扩展性、容错和安全功能中受益。