spark的几种模式的比较

在spark的学习中，spark一共有四种模式，分别是：

spark基于local

spark基于standalone

spark基于yarn

spark基于metsos

1. Standalone模式两种提交任务方式

1. Standalone-client提交任务方式

• 提交命令

./spark-submit --master spark://node1:7077 --class org.apache.spark.examples.SparkPi ../lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.0.jar 1000

或者

./spark-submit --master spark://node1:7077 --deploy-mode client --class org.apache.spark.examples.SparkPi ../lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.0.jar 100

• 执行原理图解

• 执行流程

1. client模式提交任务后，会在客户端启动Driver进程。
2. Driver会向Master申请启动Application启动的资源。
3. 资源申请成功，Driver端将task发送到worker端执行。
4. worker将task执行结果返回到Driver端。

• 总结

client模式适用于测试调试程序。Driver进程是在客户端启动的，这里的客户端就是指提交应用程序的当前节点。在Driver端可以看到task执行的情况。生产环境下不能使用client模式，是因为：假设要提交100个application到集群运行，Driver每次都会在client端启动，那么就会导致客户端100次网卡流量暴增的问题。

1. Standalone-cluster提交任务方式

• 提交命令

./spark-submit --master spark://node1:7077 --deploy-mode cluster --class org.apache.spark.examples.SparkPi ../lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.0.jar 100

• 执行原理图解

• 执行流程

1. cluster模式提交应用程序后，会向Master请求启动Driver.
2. Master接受请求，随机在集群一台节点启动Driver进程。
3. Driver启动后为当前的应用程序申请资源。
4. Driver端发送task到worker节点上执行。
5. worker将执行情况和执行结果返回给Driver端。

• 总结

Driver进程是在集群某一台Worker上启动的，在客户端是无法查看task的执行情况的。假设要提交100个application到集群运行,每次Driver会随机在集群中某一台Worker上启动，那么这100次网卡流量暴增的问题就散布在集群上。

• 总结Standalone两种方式提交任务，Driver与集群的通信包括：

1. Driver负责应用程序资源的申请

2. 任务的分发。

3. 结果的回收。

4. 监控task执行情况。

spark 基于yarn模式提交任务

1. Yarn模式两种提交任务方式

1. yarn-client提交任务方式

• 提交命令

./spark-submit --master yarn  --class org.apache.spark.examples.SparkPi ../lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.0.jar 100

或者

./spark-submit --master yarn–client  --class org.apache.spark.examples.SparkPi ../lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.0.jar 100

 

或者

./spark-submit --master yarn --deploy-mode  client  --class org.apache.spark.examples.SparkPi ../lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.0.jar 100

• 执行原理图解

• 执行流程

1. 客户端提交一个Application，在客户端启动一个Driver进程。
2. 应用程序启动后会向RS(ResourceManager)发送请求，启动AM(ApplicationMaster)的资源。
3. RS收到请求，随机选择一台NM(NodeManager)启动AM。这里的NM相当于Standalone中的Worker节点。
4. AM启动后，会向RS请求一批container资源，用于启动Executor.
5. RS会找到一批NM返回给AM,用于启动Executor。
6. AM会向NM发送命令启动Executor。
7. Executor启动后，会反向注册给Driver，Driver发送task到Executor,执行情况和结果返回给Driver端。

• 总结

Yarn-client模式同样是适用于测试，因为Driver运行在本地，Driver会与yarn集群中的Executor进行大量的通信，会造成客户机网卡流量的大量增加.

• ApplicationMaster的作用：

1. 为当前的Application申请资源
2. 给NameNode发送消息启动Executor。

注意：ApplicationMaster有launchExecutor和申请资源的功能，并没有作业调度的功能。

1. yarn-cluster提交任务方式

• 提交命令

./spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster  --class org.apache.spark.examples.SparkPi ../lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.0.jar 100

或者

./spark-submit --master yarn-cluster --class org.apache.spark.examples.SparkPi ../lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.0.jar 100

• 执行原理图解

• 执行流程

1. 客户机提交Application应用程序，发送请求到RS(ResourceManager),请求启动AM(ApplicationMaster)。
2. RS收到请求后随机在一台NM(NodeManager)上启动AM（相当于Driver端）。
3. AM启动，AM发送请求到RS，请求一批container用于启动Executor。
4. RS返回一批NM节点给AM。
5. AM连接到NM,发送请求到NM启动Executor。
6. Executor反向注册到AM所在的节点的Driver。Driver发送task到Executor。

• 总结

Yarn-Cluster主要用于生产环境中，因为Driver运行在Yarn集群中某一台nodeManager中，每次提交任务的Driver所在的机器都是随机的，不会产生某一台机器网卡流量激增的现象，缺点是任务提交后不能看到日志。只能通过yarn查看日志。

• ApplicationMaster的作用：

1. 为当前的Application申请资源
2. 给NameNode发送消息启动Excutor。
3. 任务调度。

• 停止集群任务命令：yarn application -kill applicationID