Spark执行模式解析

谁践踏了优雅 2021-09-11 08:26 310阅读 0赞

摘要：本文主要讲了Spark几种不同的执行模式以及其原理

# 一、执行模式 #

提交脚本常见的语法：

./bin/spark-submit \
    --class <main-class>
    --master <master-url> \
    --deploy-mode <deploy-mode> \
    --conf <key>=<value> \
    ... # other options
    <application-jar> \
    [application-arguments]

脚本说明：

（1）—-class： 主类，即main函数所有的类  
（2）—- master : master的URL，见下面的详细说明。  
（3）—-deploy-mode:client和cluster2种模式  
（4）—-conf:指定key=value形式的配置

下面对各种模式做一个说明：

## 1、local ##

本地跑程序，一般用来测试。可以指定线程数

# Run application locally on 8 cores
    ./bin/spark-submit \
    --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
    --master local[8] \
    /path/to/examples.jar \
    100

## 2、Standalone client ##

该方式应用执行流程：

（1）用户启动客户端，之后客户端运行用户程序，启动Driver进程。在Driver中启动或实例化DAGScheduler等组件。 客户端的Driver向Master注册。  
（2）Worker向Master注册，Master命令Worker启动Exeuctor。Worker通过创建ExecutorRunner线程，在ExecutorRunner线程内部启动ExecutorBackend进程。  
（3）ExecutorBackend启动后，向客户端Driver进程内的SchedulerBackend注册，这样Driver进程就能找到计算资源。Driver的DAGScheduler解析应用中的RDD DAG并生成相应的Stage，每个Stage包含的TaskSet通过TaskScheduler分配给Executor。 在Executor内部启动线程池并行化执行Task。

示例脚本：

# Run on a Spark Standalone cluster in client deploy mode
    ./bin/spark-submit \
    --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
    --master spark://207.184.161.138:7077 \
    --executor-memory 20G \
    --total-executor-cores 100 \
    /path/to/examples.jar \
    1000

![20170301221402946][]

## 3、standalone cluster ##

该方式应用执行流程：

（1）用户启动客户端，客户端提交应用程序给Master。  
（2）Master调度应用，针对每个应用分发给指定的一个Worker启动Driver，即Scheduler-Backend。 Worker接收到Master命令后创建DriverRunner线程，在DriverRunner线程内创建SchedulerBackend进程。Driver充当整个作业的主控进程。Master会指定其他Worker启动Exeuctor，即ExecutorBackend进程，提供计算资源。流程和上面很相似，（3）Worker创建ExecutorRunner线程，ExecutorRunner会启动ExecutorBackend进程。  
（4）ExecutorBackend启动后，向Driver的SchedulerBackend注册，这样Driver获取了计算资源就可以调度和将任务分发到计算节点执行。SchedulerBackend进程中包含DAGScheduler，它会根据RDD的DAG切分Stage，生成TaskSet，并调度和分发Task到Executor。对于每个Stage的TaskSet，都会被存放到TaskScheduler中。TaskScheduler将任务分发到Executor，执行多线程并行任务。

![20170301221407401][]

示例脚本：

# Run on a Spark Standalone cluster in cluster deploy mode with supervise
    ./bin/spark-submit \
    --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
    --master spark://207.184.161.138:7077 \
    --deploy-mode cluster
    --supervise
    --executor-memory 20G \
    --total-executor-cores 100 \
    /path/to/examples.jar \
    1000

## 4、yarn-client ##

在yarn-client模式下，Driver运行在Client上，通过ApplicationMaster向RM获取资源。本地Driver负责与所有的executor container进行交互，并将最后的结果汇总。结束掉终端，相当于kill掉这个spark应用。一般来说，如果运行的结果仅仅返回到terminal上时需要配置这个。  
  
客户端的Driver将应用提交给Yarn后，Yarn会先后启动ApplicationMaster和executor，另外ApplicationMaster和executor都 是装载在container里运行，container默认的内存是1G，ApplicationMaster分配的内存是driver- memory，executor分配的内存是executor-memory。同时，因为Driver在客户端，所以程序的运行结果可以在客户端显 示，Driver以进程名为SparkSubmit的形式存在。

![20170301223010109][]

Yarn-client模式下作业执行流程：  
1. 客户端生成作业信息提交给ResourceManager(RM)  
2. RM在本地NodeManager启动container并将Application Master(AM)分配给该NodeManager(NM)  
3. NM接收到RM的分配，启动Application Master并初始化作业，此时这个NM就称为Driver  
4. Application向RM申请资源，分配资源同时通知其他NodeManager启动相应的Executor  
5. Executor向本地启动的Application Master注册汇报并完成相应的任务

示例脚本：

# Run on a YARN client
    export HADOOP_CONF_DIR=XXX
    ./bin/spark-submit \
    --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
    --master yarn-client \
    --executor-memory 20G \
    --num-executors 50 \
    /path/to/examples.jar \
    1000

## 5、Yarn-cluster ##

Spark Driver首先作为一个ApplicationMaster在YARN集群中启动，客户端提交给ResourceManager的每一个job都会在集群的worker节点上分配一个唯一的ApplicationMaster，由该ApplicationMaster管理全生命周期的应用。因为Driver程序在YARN中运行，所以事先不用启动Spark Master/Client，应用的运行结果不能在客户端显示（可以在history server中查看），所以最好将结果保存在HDFS而非stdout输出，客户端的终端显示的是作为YARN的job的简单运行状况

![20170301223128049][]

Yarn-cluster模式下作业执行流程：  
1. 客户端生成作业信息提交给ResourceManager(RM)  
2. RM在某一个NodeManager(由Yarn决定)启动container并将Application Master(AM)分配给该NodeManager(NM)  
3. NM接收到RM的分配，启动Application Master并初始化作业，此时这个NM就称为Driver  
4. Application向RM申请资源，分配资源同时通知其他NodeManager启动相应的Executor  
5. Executor向NM上的Application Master注册汇报并完成相应的任务

示例脚本：

# Run on a YARN cluster
    export HADOOP_CONF_DIR=XXX
    ./bin/spark-submit \
    --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
    --master yarn-cluster \ 
    --executor-memory 20G \
    --num-executors 50 \
    /path/to/examples.jar \
    1000

# 二、执行注意事项 #

## 1、关于jar包 ##

hadoop和spark的配置会被自动加载到SparkContext,因此，提交application时只需要提交用户的代码以及其它依赖包，这有2种做法：  
  
（1）将用户代码打包成jar，然后在提交application时使用—-jar来添加依赖jar包（推荐使用这种方法）  
（2）将用户代码与依赖一起打包成一个大包 assembly jar （打一个jar包，有可能整个jar打出来上百M，打包和发布过程慢）

## 2、调试模式 ##

Spark  Standlong模式：

只支持FIFO

Spark On Mesos模式：有两种调度模式  
  
1) 粗粒度模式（Coarse-grained Mode）  
2) 细粒度模式（Fine-grained Mode）  
Spark On YARN模式：

目前仅支持粗粒度模式（Coarse-grained Mode）

## 3、读取配置优先级 ##

在代码中的SparkConf中的配置参数具有最高优先级，其次是传送spark-submit脚本的参数，最后是配置文件(conf/spark-defaults.conf)中的参数。  
如果不清楚配置参数从何而来，可以使用spark-submit的—verbose选项来打印出细粒度的调度信息。

参考文章：

https://spark.apache.org/docs/latest/submitting-applications.html

http://www.cnblogs.com/lujinhong2/p/4666748.html

http://www.jianshu.com/p/20d5ae9631da

http://www.cnblogs.com/MOBIN/p/5857314.html

[20170301221402946]: /images/20210811/e51b960570b44274b53c93720516ed82.png
[20170301221407401]: /images/20210811/4f5a1a5221d3430583f7c846aadd41c9.png
[20170301223010109]: /images/20210811/9353eb5165994812bb32b3293359d153.png
[20170301223128049]: /images/20210811/23e3353891a44f588bf83fe604dc7ed7.png