Spark系列——Spark On Yarn 資源申請流程

Spark On Yarn 資源申請流程

  • Client 模式

    1. 因?yàn)槭荂lient模式乾戏,所以當(dāng)我們 Spark-Submit 提交Spark任務(wù)的時(shí)候厌均,
      會直接走到我們的main方法肴焊,進(jìn)行Spark Context 的初始化,
      那么客戶端也扮演著 Driver 角色
    2. Spark Context 初始化的時(shí)候會生成兩個(gè)比較重要的對象DAGScheduleTaskSchedule,
      TaskSchedule 會進(jìn)行任務(wù)資源的申請矮固,因?yàn)槲覀冞@里是用 Yarn 作為資源調(diào)度器窿克,
      所以 TaskSchedule 會向 ResourceManager(RM) 進(jìn)行資源申請伪很。
    3. 接下來就是 Yarn 的資源調(diào)度了
    4. Yarn 首先會啟動一個(gè) ApplicationMaster(AM) 來管理本次申請搓萧,
      所以 Yarn 的第一步是選一臺空閑的 NodeManager 啟動 AM
    5. AM 啟動后杂数,會根據(jù)我們提交任務(wù)時(shí)申請的資源向 RM 進(jìn)行資源申請用來啟動 Container宛畦,
      當(dāng)然這里用來處理的是Spark任務(wù),實(shí)際上啟動的是 Excutor.
    6. 當(dāng)我們的Excutor 啟動之后揍移,他們會向Driver 端的 TaskSchedule 進(jìn)行注冊次和。
    7. 這個(gè)時(shí)候我們的 Spark Context 的初始化基本完成。接下來就是根據(jù)我們的代碼那伐,
      生產(chǎn)Task 進(jìn)行任務(wù)調(diào)度了踏施。

    如果不還是不太清楚各個(gè)角色的用途,可以參考下圖

    資源調(diào)度.png

到這里我們也基本講明白了 Yarn-Client 模式的資源申請了罕邀,
但是說的比較淺畅形,沒有涉及到很多細(xì)節(jié),
說來也比較慚愧诉探,Spark 的 Standalone 模式源碼倒是看過日熬,
但是到目前為止,都沒有深入研究過Yarn的源碼肾胯,
盡管工作中基本都是用的 Yarn 作為資源管理~~~
所以也只能點(diǎn)到即止了竖席,如果后續(xù)有時(shí)間,可能會進(jìn)行補(bǔ)充敬肚。

  • Cluster 模式
    看明白了Client模式毕荐,Cluster 模式就比較簡單了。
    申請資源的流程基本都差不多艳馒,
    區(qū)別就在于Driver程序所在的位置憎亚。

    1. 因?yàn)槭荂luster模式,所以當(dāng)我們 Spark-Submit 提交Spark任務(wù)的時(shí)候弄慰,
      首先是直接去向 RM 申請啟動Driver的資源
    2. Yarn 還是會首先選一臺空閑的 NodeManager 來啟動 AM管理本次申請第美,
      不過在AM啟動的時(shí)候,AM也會對Spark Context 進(jìn)行初始化曹动,
      所以在 Cluster 模式下斋日,AM 還扮演著另外一個(gè)角色,那就是 Driver墓陈。
    3. Driver啟動之后恶守,那就是開始申請 Excutor的資源了,所以AM 就開始向RM申請資源了贡必,
      接下來的就和 Client 模式基本一致兔港,沒什么好說的
  • Cluster 和 Client 的對比
  1. Client 模式因?yàn)?Driver 是在提交的機(jī)器上面啟動的,
    而我們也知道仔拟,Driver 在 Spark 任務(wù)運(yùn)行中是承當(dāng)著 任務(wù)調(diào)度 和 任務(wù)監(jiān)控的 任務(wù)的衫樊。
    也就是說 Spark 在運(yùn)行過程中的所有信息都會向Driver 端進(jìn)行匯報(bào),
    這也就造成了:

    • 當(dāng)在Client 端提交的任務(wù)過多,會導(dǎo)致 Client 這臺機(jī)器的負(fù)載變大科侈,
      主要還是網(wǎng)卡容易成為瓶頸载佳,一旦出現(xiàn)這種問題,就會導(dǎo)致Driver 超時(shí)臀栈,
      而Driver超時(shí)會使得任務(wù)直接就失敗蔫慧。所以生產(chǎn)環(huán)境是不建議這么玩的。
    • 同樣因?yàn)镈river的存在权薯,其監(jiān)控Spark 任務(wù)的全過程姑躲,
      其絕大部分日志信息都會向Driver匯總,很方便我們進(jìn)行調(diào)試盟蚣。
      所以如果你的程序還在測試階段黍析,那么果斷用 Client模式吧,會方便很多屎开。
  2. Client 模式 因?yàn)槭荄river 的宿主阐枣,所以整個(gè)任務(wù)過程 Client的不能關(guān)閉的,
    但是Cluster模式不一樣牍戚,當(dāng)任務(wù)提交后侮繁,
    其實(shí)Client在不在已經(jīng)不影響任務(wù)的正常運(yùn)行了虑粥。

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