Apache Spark 和 Apache Hadoop YARN 是两个紧密相关的项目，它们经常一起使用来处理大规模数据集。下面我将解释 Spark 如何与 YARN 配合工作，以及如何在 YARN 上运行 Spark 应用程序。
Apache Spark
Apache Spark 是一个快速通用的大规模数据处理引擎，支持多种计算模式，如批处理、流处理、机器学习和图形处理。Spark 提供了一个统一的编程模型，可以在单个集群上运行各种类型的应用程序。
Apache Hadoop YARN
Apache Hadoop YARN (Yet Another Resource Negotiator) 是 Hadoop 的资源管理系统，它负责管理和调度集群上的资源（如 CPU、内存）。YARN 使 Hadoop 能够支持多种计算框架，而不仅仅是 MapReduce。
Spark on YARN
Spark 可以在 YARN 上运行，这允许 Spark 应用程序利用 YARN 的资源管理和调度能力。以下是 Spark 在 YARN 上运行的一般流程：
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提交 Spark 应用程序:
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YARN 资源管理:
- ResourceManager (RM) 负责接收应用程序提交请求，并将应用程序分配给可用的 NodeManagers (NMs)。
- ResourceManager 通过 ApplicationMaster (AM) 来管理 Spark 应用程序的生命周期。
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ApplicationMaster (AM):
- AM 是 Spark 应用程序在 YARN 上的一个代理，负责向 ResourceManager 请求资源，并协调 Executor 的启动和关闭。
- AM 还负责监控 Executor 的状态，并向 ResourceManager 报告故障。
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Executor 启动:
- AM 会向 ResourceManager 请求资源来启动 Executor。
- Executor 是 Spark 应用程序的工作单元，负责执行任务并在本地缓存数据。
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任务调度和执行:
- Spark 的 Driver Program 通过 AM 与 Executor 通信，发送任务并收集结果。
- Executor 执行任务并将结果返回给 Driver Program。
示例：提交 Spark 应用程序到 YARN
要将 Spark 应用程序提交到 YARN，可以使用 spark-submit 命令，并指定一些必要的参数，例如：
深色版本
1spark-submit \
2 --master yarn \
3 --deploy-mode cluster \
4 --class com.example.MySparkApp \
5 --conf spark.yarn.appMasterEnv.SPARK_HOME=/path/to/spark \
6 --conf spark.yarn.appMasterEnv.PYSPARK_PYTHON=/path/to/python \
7 --num-executors 10 \
8 --executor-memory 1g \
9 --executor-cores 2 \
10 --driver-memory 1g \
11 /path/to/app.jar这里的关键参数包括：
--master yarn: 指定使用 YARN 作为集群管理器。--deploy-mode cluster: 指定以集群模式部署，这意味着 Driver Program 也会在集群中运行。--class: 指定应用程序的主类。--conf: 设置环境变量或其他配置。--num-executors: 指定 Executor 的数量。--executor-memory: 指定每个 Executor 的内存大小。--executor-cores: 指定每个 Executor 的 CPU 核心数。--driver-memory: 指定 Driver Program 的内存大小。
总结
Spark 在 YARN 上运行是一种常见的部署方式，特别是在企业环境中。这种方式充分利用了 YARN 的资源管理和调度能力，同时让 Spark 应用程序能够高效地运行在 Hadoop 集群上。如果你需要进一步的帮助或有关于具体配置的问题，请随时提问！
