spark在集群上运行

秒速五厘米 2021-10-29 15:52 303阅读 0赞

**1.spark在集群上运行应用的详细过程**

（1）用户通过spark-submit脚本提交应用

（2）spark-submit脚本启动驱动器程序，调用用户定义的main()方法

（3）驱动器程序与集群管理器通信，申请资源以启动执行器节点

（4）集群管理器为驱动器程序启动执行器节点

（5）驱动器进程执行用户应用中的操作。根据程序中所定义的对RDD的转化操作和行动操作，驱动器节点把工作以任务的形式发送到执行器进程

（6）任务在执行器程序中进行计算并保存结果

（7）如果驱动器程序的main()方法退出，或者调用了SparkContext.stop()，驱动器程序会终止执行器进程，并且通过集群管理器释放资源

**2.集群上运行的app和本地运行的区别**

集群上运行的app,还没有指定master，而本地运行的app，指定了运行的主机master是“local”，即本地主机。以下是spark WordCount的程序实例，我们没有指定 master，需要提交到集群上运行。

import scala.Tuple2;
    import org.apache.spark.SparkConf;
    import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
    import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
    import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
    import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction;
    import org.apache.spark.api.java.function.Function2;
    import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;
    
    import java.util.Arrays;
    import java.util.List;
    import java.util.regex.Pattern;
    
    public final class WordCount {
        private static final Pattern SPACE = Pattern.compile(" ");
    
        public static void main(String[] args) throws Exception {
    
            SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("JavaWordCount");//关键是没有指定master，需要提交到集群上运行
            JavaSparkContext ctx = new JavaSparkContext(sparkConf);
            JavaRDD<String> lines = ctx.textFile("C:\\test.txt", 1);
    
            JavaRDD<String> words = lines.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
                public Iterable<String> call(String s) {
                    return Arrays.asList(SPACE.split(s));
                }
            });
    
            JavaPairRDD<String, Integer> ones = words.mapToPair(new PairFunction<String, String, Integer>() {
                public Tuple2<String, Integer> call(String s) {
                    return new Tuple2<String, Integer>(s, 1);
                }
            });
    
            JavaPairRDD<String, Integer> counts = ones.reduceByKey(new Function2<Integer, Integer, Integer>() {
                public Integer call(Integer i1, Integer i2) {
                    return i1 + i2;
                }
            });
    
            List<Tuple2<String, Integer>> output = counts.collect();
            for (Tuple2<?,?> tuple : output) {
                System.out.println(tuple._1() + ": " + tuple._2());
            }
            ctx.stop();
        }
    }

**3.使用spark-submit部署应用**

（1）spark-submit的一般形式

bin/spark-submit \[options\] <app jar | python file> \[app options\]

<app jar | python file>  *表示包含应用入口的JAR包或者Python脚本*

\[app options\] *是传给你的应用的选项*

**spark-submit的一些常见标记**

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>标记</td> 
   <td>描述</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>--master</td> 
   <td>表示要连接的集群管理器</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>--deploy-mode</td> 
   <td>选择在本地启动驱动器程序，还是在集群中的一台工作节点机器上启动。在客户端模式下，spark-submit会将驱动器程序运行在spark-submit被调用的这台机器上。在集群模式下，驱动器程序会被传输并被执行于集群的一个工作节点上，默认是本地模式。</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>--class</td> 
   <td>运行Java或者Scala程序应用的主类</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>--name</td> 
   <td>应用的显示名，会显示在spark的网页用户界面中</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>--jars</td> 
   <td>需要上传并放在应用的CLASSPATH中的JAR包的雷彪。如果应用依赖于少量第三方的jar包，可以把它们放在这个参数中</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>--files</td> 
   <td>需要放在应用工作目录中的文件雷彪。这个参数一般用来放需要分发到各节点的数据文件</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>--py-files</td> 
   <td>需添加到PYTHONPATH中的文件的雷彪。其中可以包含.py /.egg以及.zip文件</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>--executor-memory</td> 
   <td>执行器进程使用的内存量，以字节为单位，可以使用后缀指定更大的单位，比如512M或者15g</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>--driver-memory</td> 
   <td>驱动器进程使用的内存量，以字节为单位。可以使用后缀指定更大的单位，比如512m或者15g</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

使用各种选项调用spark-submit

./bin/spark-submit

\--master spark:// hostname:7077

\--deploy-mode cluster

\--class com.databricks.examples.SparkExample

\--name "Example program"

\--jars dep1.jar,dep2.jar,dep3.jar

\--total-executor-core 300

\--executor-memory 10g

**4.选择合适的集群管理器**

(1)如果是从零开始，可以先选择独立集群管理器。独立模式安装起来最简单，而且如果你只是使用spark的话，独立集群管理器提供与其他集群管理器完全一样的全部功能。

(2)如果你要在使用spark的同时使用其他应用，或者是要用到更丰富的资源调度功能(例如队列)，那么YARN和Mesos都能满足你的需求。而在这两者中，对于大多数的hadoop发行版来说，一般YARN已经预装好了。