YARN模式运行机制YARN Cluster模式_大数据培训

发布时间:2021年09月16日作者:atguigu浏览次数:412

Spark 部署模式

Spark支持3种集群管理器(Cluster Manager),分别为:

(1)Standalone:独立模式,Spark原生的简单集群管理器,自带完整的服务,可单独部署到一个集群中,无需依赖任何其他资源管理系统,使用Standalone可以很方便地搭建一个集群;

(2)Hadoop YARN:统一的资源管理机制,在上面可以运行多套计算框架,如MR、Storm等。根据Driver在集群中的位置不同,分为yarn client和yarn cluster;

(3)Apache Mesos:一个强大的分布式资源管理框架,它允许多种不同的框架部署在其上,包括Yarn。

实际上,除了上述这些通用的集群管理器外,Spark内部也提供了方便用户测试和学习的简单集群部署模式。由于在实际工厂环境下使用的绝大多数的集群管理器是Hadoop YARN,因此我们关注的重点是Hadoop YARN模式下的Spark集群部署。

 YARN模式运行机制

1 YARN Cluster模式

大数据培训

图3-1 YARN Cluster模式提交流程

(1)执行脚本提交任务,实际是启动一个SparkSubmit的JVM进程;

(2)SparkSubmit类中的main方法反射调用Client的main方法;

(3)Client创建Yarn客户端,然后向Yarn发送执行指令:bin/java ApplicationMaster;

(4)Yarn框架收到指令后会在指定的NM中启动ApplicationMaster;

(5)ApplicationMaster启动Driver线程,执行用户的作业;

(6)AM向RM注册,申请资源;

(7)获取资源后AM向NM发送指令:bin/java CoarseGrainedExecutorBacken;

(8)ExecutorBackend进程会接收消息,启动计算对象Executor并跟Driver通信,注册已经启动的Executor;

(9)Driver分配任务并监控任务的执行。

注意:SparkSubmit、ApplicationMaster和CoarseGrainedExecutorBacken是独立的进程;Client和Driver是独立的线程;Executor是一个对象。

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