理解Spark运行模式（二）(Yarn Cluster)

上一篇说到Spark的yarn client运行模式，它与yarn cluster模式的主要区别就是前者Driver是运行在客户端，后者Driver是运行在yarn集群中。yarn client模式一般用在交互式场景中，比如spark shell, spark sql等程序，但是该模式下运行在客户端的Driver与Yarn集群有大量的网络交互，如果客户端与集群之间的网络不是很好，可能会导致性能问题。因此一般在生产环境中，大部分还是采用yarn cluster模式运行spark程序。

下面具体还是用计算PI的程序来说明，examples中该程序有三个版本，分别采用Scala、Python和Java语言编写。本次用Python程序pi.py做说明。

from __future__ import print_function

import sys
from random import random
from operator import add

from pyspark.sql import SparkSession


if __name__ == "__main__":
    """
        Usage: pi [partitions]
    """
    spark = SparkSession
        .builder
        .appName("PythonPi")
        .getOrCreate()

    partitions = int(sys.argv[1]) if len(sys.argv) > 1 else 2
    n = 100000 * partitions

    def f(_):
        x = random() * 2 - 1
        y = random() * 2 - 1
        return 1 if x ** 2 + y ** 2 <= 1 else 0

    count = spark.sparkContext.parallelize(range(1, n + 1), partitions).map(f).reduce(add)
    print("Pi is roughly %f" % (4.0 * count / n))

    spark.stop()

程序逻辑与上一篇Scala程序一样，就不再多做说明了。

下面来以yarn cluster方式来执行这个程序，注意执行程序前先要启动hdfs和yarn，最好同时启动spark的history server，这样即使在程序运行完以后也可以从Web UI中查看到程序运行情况。

输入以下命令：

[root@BruceCentOS4 ~]# $SPARK_HOME/bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster $SPARK_HOME/examples/src/main/python/pi.py

以下是程序运行输出信息部分截图，

开始部分：

  中间部分：

  结束部分：

由于程序是以yarn cluster方式运行的，因此Driver是运行在Yarn集群当中（在BruceCentOS3上的ApplicationMaster进程当中），同时在BruceCentOS和BruceCentOS2上各运行了1个Executor进程（进程名字：CoarseGrainedExecutorBackend），而BruceCentOS4上的SparkSubmit进程仅仅作为yarn client向yarn集群提交spark程序。作为对比，在yarn client模式当中，客户端SparkSubmit进程不仅作为yarn client提交程序，而且同时还会运行Driver，并启动SparkContext，并且向Executor分配和管理Task，最后收集运行结果，因此yarn client模式程序输出信息会显示最终的打印结果。然而在yarn cluster模式当中，由于Driver运行在yarn集群的ApplicationMaster中，因此最终结果需要到ApplicationMaster进程的日志中取查看。可以通过如下命令查看。

SparkUI上的Executor信息：

  BruceCentOS4上的客户端进程：

  BruceCentOS3上的ApplicationMaster进程(包含Spark Driver）：

 

  BruceCentOS上的Executor：

  BruceCentOS2上的Executor：

下面具体描述下Spark程序在yarn cluster模式下运行的具体流程。

这里是一个流程图：

• Spark Yarn Client向YARN提交应用程序，类似于MapReduce向Yarn提交程序，会将程序文件、库文件和配置文件等上传到HDFS。
• ResourceManager收到请求后，在集群中选择一个NodeManager，为该应用程序分配第一个Container，要求它在这个Container中启动应用程序的ApplicationMaster，其中ApplicationMaster中会运行Spark Driver，并进行SparkContext的初始化。
• ApplicationMaster向ResourceManager注册，这样用户可以直接通过ResourceManager查看应用程序的运行状态，然后它将采用轮询的方式通过RPC协议为各个任务申请资源，并监控它们的运行状态直到运行结束。
• 一旦ApplicationMaster申请到资源（也就是Container）后，便与对应的NodeManager通信，要求它在获得的Container中启动CoarseGrainedExecutorBackend，CoarseGrainedExecutorBackend启动后会向ApplicationMaster中的SparkContext注册并申请Task。这一点和Standalone模式一样，只不过SparkContext在Spark Application中初始化时，使用CoarseGrainedSchedulerBackend配合YarnClusterScheduler进行任务的调度。
• ApplicationMaster中的SparkContext分配Task给CoarseGrainedExecutorBackend执行，CoarseGrainedExecutorBackend运行Task并向ApplicationMaster汇报运行的状态和进度，以让ApplicationMaster随时掌握各个任务的运行状态，从而可以在任务失败时重新启动任务。
• 应用程序运行完成后，ApplicationMaster向ResourceManager申请注销并关闭自己。

 以上就是个人对Spark运行模式(yarn cluster)的一点理解，其中参考了“求知若渴 虚心若愚”博主的“Spark(一): 基本架构及原理”的部分内容（其中基于Spark2.3.0对某些细节进行了修正），在此表示感谢。