Spark on Yarn 两种模式执行流程

1.前言

Spark的部署方式虽然有多种模式，如：本地local、Standalone、Apache Mesos、Hadoop YARN等，但是大家90%以上的场景用的都是spark on yarn的模式。

Spark on yarn运行分两种模式：1.Yarn-Cluster模式； 2.Yarn-Client模式。

本文将对spark on yarn的两种模式，任务提交流程进行说明。

2.Yarn-cluster 模式

在YARN-Cluster模式中，当用户向YARN中提交一个应用程序后，YARN将分两个阶段运行该应用程序：

第一个阶段是把Spark的Driver作为一个ApplicationMaster在YARN集群中先启动；

第二个阶段是由ApplicationMaster创建应用程序，然后为它向ResourceManager申请资源，并启动Executor来运行Task，同时监控它的整个运行过程，直到运行完成

流程说明如下：

1、Spark Yarn Client向YARN中提交应用程序，包括ApplicationMaster程序、启动ApplicationMaster的命令、需要在Executor中运行的程序等；

2、ResourceManager收到请求后，在集群中选择一个NodeManager，为该应用程序分配第一个Container，要求它在这个Container中启动应用程序的ApplicationMaster，其中ApplicationMaster进行SparkContext等的初始化；

3、ApplicationMaster向ResourceManager注册，这样用户可以直接通过ResourceManage查看应用程序的运行状态，然后它将采用轮询的方式通过RPC协议为各个任务申请资源，并监控它们的运行状态直到运行结束；

4、一旦ApplicationMaster申请到资源（也就是Container）后，便与对应的NodeManager通信，要求它在获得的Container中启动CoarseGrainedExecutorBackend，CoarseGrainedExecutorBackend启动后会向ApplicationMaster中的SparkContext注册并申请Task。这一点和Standalone模式一样，只不过SparkContext在Spark Application中初始化时，使用CoarseGrainedSchedulerBackend配合YarnClusterScheduler进行任务的调度，其中YarnClusterScheduler只是对TaskSchedulerImpl的一个简单包装，增加了对Executor的等待逻辑等；

5、ApplicationMaster中的SparkContext分配Task给CoarseGrainedExecutorBackend执行，CoarseGrainedExecutorBackend运行Task并向ApplicationMaster汇报运行的状态和进度，以让ApplicationMaster随时掌握各个任务的运行状态，从而可以在任务失败时重新启动任务；

6、应用程序运行完成后，ApplicationMaster向ResourceManager申请注销并关闭自己；

集群提交命令如下：

# 使用spark-submit提交一个任务到高可用的YARN集群，使用cluster模式：
./bin/spark-submit
–class org.apache.spark.examples.mainTest
–master yarn
–deploy-mode cluster
–executor-memory 512m
–total-executor-cores 1
~/jars/spark-examples.jar

3.Yarn- Client 模式

流程说明如下：

1、Spark Yarn Client向YARN的ResourceManager申请启动Application Master。同时在SparkContent初始化中将创建DAGScheduler和TASKScheduler、SparkEnv对象等，由于选择的是Yarn-Client模式，程序会选择YarnClientClusterScheduler和YarnClientSchedulerBackend；

2、ResourceManager收到请求后，在集群中选择一个NodeManager，为该应用程序分配第一个Container，要求它在这个Container中启动应用程序的ApplicationMaster，与YARN-Cluster区别的是在该ApplicationMaster不运行SparkContext，只与SparkContext进行联系进行资源的分派；

3、Client中的SparkContext初始化完毕后，与ApplicationMaster建立通讯，向ResourceManager注册，根据任务信息向ResourceManager申请资源（Container）；

4、一旦ApplicationMaster申请到资源（也就是Container）后，便与对应的NodeManager通信，要求它在获得的Container中启动CoarseGrainedExecutorBackend，CoarseGrainedExecutorBackend启动后会向Client中的SparkContext注册并申请Task；

5、Client中的SparkContext分配Task给CoarseGrainedExecutorBackend执行，CoarseGrainedExecutorBackend运行Task并向Driver汇报运行的状态和进度，以让Client随时掌握各个任务的运行状态，从而可以在任务失败时重新启动任务；

6、应用程序运行完成后，Client的SparkContext向ResourceManager申请注销并关闭自己；

集群提交命令如下：

# 使用spark-submit提交一个任务到高可用的YARN集群，使用client模式：
./bin/spark-submit
–class org.apache.spark.examples.mainTest
–master yarn
–deploy-mode client
–executor-memory 512m
–total-executor-cores 1
~/jars/spark-examples.jar

4.Yarn-cluster模式与Yarn-client模式区别

在YARN中，每个Application实例都有一个ApplicationMaster进程，它是Application启动的第一个容器。它负责和ResourceManager打交道并请求资源，获取资源之后告诉NodeManager为其启动Container。

比较项	Yarn- Client模式	YARN- Cluster模式
Application Master	Application Master仅仅向YARN请求Executor，Client会和请求的Container通信来调度他们工作	Driver运行在AM(Application Master)中，它负责向YARN申请资源，并监督作业的运行状况。当用户提交了作业之后，就可以关掉Client，作业会继续在YARN上运行
Driver	运行在Client中	提交任务后可以直接关闭client，不影响集群中程序的运行
client关闭	关闭client、任务就直接结束	提交任务后可以直接关闭client，不影响集群程序的运行
使用场景	适合交互和调试环境	适合生产环境
监控日志	直接查看	yarn logs -applicationId xxxxxx
优点	便于调试和查看监控日志	可以直接关闭client，不影响集群程序的运行
缺点	1、由于存在大量数据在Driver和集群中进行交互，会在运行过程中产生大量的网络数据传输，网络开销加大；2、client断了，任务就挂了	不便于交互和查看监控日志