Spark on Yarn 集群运行要点

实验版本：spark-1.6.0-bin-hadoop2.6

本次实验主要是想在已有的Hadoop集群上使用Spark，无需过多配置

1、下载&解压到一台使用spark的机器上即可

2、修改配置文件 vi ./conf/spark-env.sh

export HADOOP_HOME=/share/apps/hadoop
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop

3、测试验证spark正常运行

./bin/spark-submit --master yarn --name spark-test --class org.apache.spark.examples.SparkPi lib/spark-examples*.jar 10

部署文章可以参考：

Spark On YARN 集群安装部署 | Jark's Blog http://www.wuchong.me/blog/2015/04/04/spark-on-yarn-cluster-deploy/

Spark1.0.x入门指南(spark on yarn, standalone) —核心网络 http://demo.netfoucs.com/can007/article/details/37885555

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Spark 官方提供了三种集群部署方案： Standalone, Mesos, YARN，区别就在于资源管理调度平台不同。

其中Spark on YARN 支持两种运行模式，分别为yarn-cluster和yarn-client。

yarn-cluster适用于生产环境，yarn-cluster模式下，driver运行在AM(Application Master)中，它负责向YARN申请资源，并监督作业的运行状况。当用户提交了作业之后，就可以关掉Client，作业会继续在YARN上运行。

而yarn-client适用于交互和调试，快速地看到application的输出，yarn-client模式下，Application Master仅仅向YARN请求executor，client会和请求的container通信来调度他们工作，也就是说Client不能离开。

# --deploy-mode 默认值为client
./bin/spark-submit --class path.to.your.Class --master yarn --deploy-mode cluster [options] <app jar> [app options]


# debug
yarn logs -applicationId <app ID>

# yarn logs -applicationId application_1452166952348_14773
# spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster user_event_withFlow_distributed.py

 推荐阅读系列文章： http://www.iteblog.com/archives/1223

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Q：scala是否必要？

A：我没有安装，spark可以正常运行。【具体作用求解答】

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Q：分布式环境下使用shell

A：

./bin/spark-shell --master yarn --deploy-mode client

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Q:每次提交运行任务时，都会要上传$SPARK_HOME/lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.0.jar到HDFS上，好慢

A：在HDFS上面建立一个公共的lib库存放目录，每次运行Spark时，如果程序依赖的Jar包存在HDFS中的lib库中，那么不上传该Jar包。

上传jar包

hadoop fs -mkdir spark_lib
hadoop fs -put  /home/manhua/app/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6/lib/spark-assembly-1.6.0-hadoop2.6.0.jar spark_lib/spark-assembly-1.6.0-hadoop2.6.0.jar

修改配置文件

cd spark/conf
cp spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf
vi spark-defaults.conf

#add
spark.yarn.jar=hdfs:///user/jiangmanhua/spark_lib/spark-assembly-1.6.0-hadoop2.6.0.jar

再次运行，已经不用上传了。

./bin/spark-submit --master yarn --name spark-test --class org.apache.spark.examples.SparkPi lib/spark-examples*.jar 10

该方法理论上同样适用其他的依赖包

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Q：如何自定义格式化输出？

A：转换使得RDD的数据结构为[(k,v), (k,v)......]，然后使用saveAsNewAPIHadoopFile函数保存到文件系统，输出则为k v

u_acts.saveAsNewAPIHadoopFile('tmp/out20160121-1', "org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat",
                              "org.apache.hadoop.io.Text", "org.apache.hadoop.io.Text")