文章目录

SparkBase&Core

  • 学习目标
  • 掌握SparkOnYarn搭建
  • 掌握RDD的基础创建及相关算子操作
  • 了解PySpark的架构及角色

环境搭建-Spark on YARN

  • Yarn 资源调度框架，提供如何基于RM，NM，Continer资源调度
  • Yarn可以替换Standalone结构中Master和Worker来使用RM和NM来申请资源

SparkOnYarn本质

  • Spark计算任务通过Yarn申请资源，SparkOnYarn
  • 将pyspark文件，经过Py4J(Python for java)转换，提交到Yarn的JVM中去运行

修改配置

  • 思考，如何搭建SparkOnYarn环境？

  • 1-需要让Spark知道Yarn(yarn-site.xml)在哪里？

  • 在哪个文件下面更改？spark-env.sh中增加YARN_CONF_DIR的配置目录

  • image-20210910103700613

  • 2-修改Yan-site.xml配置，管理内存检查,历史日志服务器等其他操作

  • 修改配置文件

  • image-20210910103802972

  • 3-需要配置历史日志服务器

  • 需要实现功能：提交到Yarn的Job可以查看19888的历史日志服务器可以跳转到18080的日志服务器上

  • 因为19888端口无法查看具体spark的executor后driver的信息，所以搭建历史日志服务器跳转

  • 3-需要准备SparkOnYarn的需要Jar包，配置在配置文件中

  • 在spark-default.conf中设置spark和yarn映射的jar包文件夹(hdfs)

  • image-20210910103918057

  • 注意，在最终执行sparkonyarn的job的时候一定重启Hadoop集群，因为更改相关yarn配置

  • 4-执行SparkOnYarn

  • 这里并不能提供交互式界面，只有spark-submit(提交任务)

  • #基于SparkOnyarn提交任务
bin/spark-submit \
--master yarn \
/export/server/spark/examples/src/main/python/pi.py  \
10

  • image-20210910103957989

小结

SparKOnYarn:使用Yarn提供了资源的调度和管理工作，真正执行计算的时候Spark本身

Master和Worker的结构是Spark Standalone结构 使用Master申请资源，真正申请到是Worker节点的Executor的Tasks线程

原来Master现在Yarn替换成ResourceManager，现在Yarn是Driver给ResourceManager申请资源

原来Worker现在Yarn替换为Nodemanager，最终提供资源的地方时hiNodeManager的Continer容器中的tasks

安装配置:

1-让spark知道yarn的位置

2-更改yarn的配置，这里需要开启历史日志服务器和管理内存检查

3-整合Spark的历史日志服务器和Hadoop的历史日志服务器，效果：通过8088的yarn的http://node1:8088/cluster跳转到18080的spark的historyserver上

4-SparkOnYarn需要将Spark的jars目录下的jar包传递到hdfs上，并且配置spark-default.conf让yarn知晓配置

5-测试，仅仅更换–master yarn

部署模式

#如果启动driver程序是在本地，称之为client客户端模式，现象：能够在client端看到结果

#如果在集群模式中的一台worker节点上启动driver，称之为cluser集群模式，现象：在client端看不到结果

  • client

>*

  • 首先 client客户端提交spark-submit任务，其中spark-submit指定–master资源，指定–deploy-mode模式

  • 由启动在client端的Driver申请资源，

  • 交由Master申请可用Worker节点的Executor中的Task线程

  • 一旦申请到Task线程，将资源列表返回到Driver端

  • Driver获取到资源后执行计算，执行完计算后结果返回到Driver端

  • 由于Drivr启动在client端的，能够直接看到结果

  • 实验：

#基于Standalone的脚本—部署模式client
#driver申请作业的资源，会向–master集群资源管理器申请
#执行计算的过程在worker中，一个worker有很多executor(进程)，一个executor下面有很多task(线程)
bin/spark-submit
–master spark://node1:7077
–deploy-mode client
–driver-memory 512m
–executor-memory 512m
/export/server/spark/examples/src/main/python/pi.py
10

  • cluster

image-20210910114736875

  • 首先 client客户端提交spark-submit任务，其中spark-submit指定–master资源，指定–deploy-mode模式

  • 由于指定cluster模式，driver启动在worker节点上

  • 由driver申请资源，由Master返回worker可用资源列表

  • 由Driver获取到资源执行后续计算

  • 执行完计算的结果返回到Driver端，

  • 由于Driver没有启动在客户端client端，在client看不到结果

  • 如何查看数据结果？

  • 需要在日志服务器上查看，演示

  • 实验：

SPARK_HOME=/export/server/spark
${SPARK_HOME}/bin/spark-submit
–master spark://node1.itcast.cn:7077,node2.itcast.cn:7077
–deploy-mode cluster
–driver-memory 512m
–executor-memory 512m
–num-executors 1
–total-executor-cores 2
–conf “spark.pyspark.driver.python=/root/anaconda3/bin/python3”
–conf “spark.pyspark.python=/root/anaconda3/bin/python3”
${SPARK_HOME}/examples/src/main/python/pi.py
10

image-20210910115446185
  • 注意事项：
  • image-20210910144911859
  • image-20210910145215725
  • 通过firstpyspark.py写的wordcount的代码，最终也是转化为spark-submit任务提交
  • 如果是spark-shell中的代码最终也会转化为spark-submit的执行脚本
  • 在Spark-Submit中可以提交driver的内存和cpu，executor的内存和cpu，–deploy-mode部署模式

Spark On Yarn两种模式

  • Spark on Yarn两种模式

  • –deploy-mode client和cluster

  • Yarn的回顾：Driver------AppMaster------RM-----NodeManager—Continer----Task

  • client模式

#deploy-mode的结构
SPARK_HOME=/export/server/spark
${SPARK_HOME}/bin/spark-submit
–master yarn
–deploy-mode client
–driver-memory 512m
–driver-cores 2
–executor-memory 512m
–executor-cores 1
–num-executors 2
–queue default
${SPARK_HOME}/examples/src/main/python/pi.py
10

#瘦身
SPARK_HOME=/export/server/spark
${SPARK_HOME}/bin/spark-submit
–master yarn
–deploy-mode client
${SPARK_HOME}/examples/src/main/python/pi.py
10

在这里插入图片描述

  • 原理：

  • image-20210910151817226

  • 1-启动Driver

  • 2-由Driver向RM申请启动APpMaster

  • 3-由RM指定NM启动AppMaster

  • 4-AppMaster应用管理器申请启动Executor(资源的封装，CPU，内存)

  • 5-由AppMaster指定启动NodeManager启动Executor

  • 6-启动Executor进程，获取任务计算所需的资源

  • 7-将获取的资源反向注册到Driver

  • 由于Driver启动在Client客户端(本地)，在Client端就可以看到结果3.1415

  • 8-Driver负责Job和Stage的划分[了解]

  • 1-执行到Action操作的时候会触发Job，不如take

  • 2-接下来通过DAGscheduler划分Job为Stages，为每个stage创建task

  • 3-接下来通过TaskScheduler将每个Stage的task分配到每个executor去执行

  • 4-结果返回到Driver端，得到结果

  • cluster：

  • 作业：

${SPARK_HOME}/bin/spark-submit
–master yarn
–deploy-mode cluster
–driver-memory 512m
–executor-memory 512m
–executor-cores 1
–num-executors 2
–queue default
–conf “spark.pyspark.driver.python=/root/anaconda3/bin/python3”
–conf “spark.pyspark.python=/root/anaconda3/bin/python3”
${SPARK_HOME}/examples/src/main/python/pi.py
10
#瘦身
${SPARK_HOME}/bin/spark-submit
–master yarn
–deploy-mode cluster
${SPARK_HOME}/examples/src/main/python/pi.py
10

image-20210910152905082>>* image-20210910152928608

  • image-20210910152952601

  • image-20210910153227501

原理：

image-20210910153937601

image-20210910154530960在这里插入图片描述

扩展阅读：两种模式详细流程

扩展阅读-Spark关键概念

扩展阅读：Spark集群角色

  • image-20210910161552868
  • Executor通过启动多个线程（task）来执行对RDD的partition进行并行计算
  • 也就是执行我们对RDD定义的例如map、flatMap、reduce等算子操作。
  • Driver：启动SparkCOntext的地方称之为Driver，Driver需要向CLusterManager申请资源，同时获取到资源后会划分Stage提交Job
  • Master：l 主要负责资源的调度和分配，并进行集群的监控等职责；
  • worker：一个是用自己的内存存储RDD的某个或某些partition；另一个是启动其他进程和线程（Executor），对RDD上的partition进行并行的处理和计算
  • Executor：一个Worker****(NodeManager)****上可以运行多个Executor，Executor通过启动多个线程（task）来执行对RDD的partition进行并行计算
  • 每个Task线程都会拉取RDD的每个分区执行计算，可以执行并行计算

扩展阅读：Spark-shell和Spark-submit

  • bin/spark-shell --master spark://node1:7077 --driver-memory 512m --executor-memory 1g

  • # SparkOnYarn组织参数

–driver-memory MEM 默认1g，Memory for driver (e.g. 1000M, 2G) (Default: 1024M). Driver端的内存

–driver-cores NUM 默认1个，Number of cores used by the driver, only in cluster mode(Default: 1).

–num-executors NUM 默认为2个，启动多少个executors

–executor-cores NUM 默认1个，Number of cores used by each executor，每个executou需要多少cpucores

–executor-memory 默认1G，Memory per executor (e.g. 1000M, 2G) (Default: 1G) ，每个executour的内存

–queue QUEUE_NAME The YARN queue to submit to (Default: “default”).

bin/spark-submit --master yarn \

–deploy-mode cluster \

–driver-memory 1g \

–driver-cores 2 \

–executor-cores 4 \

–executor-memory 512m \

–num-executors 10 \

path/XXXXX.py \

10

扩展阅读：命令参数

–driver-memory MEM 默认1g，Memory for driver (e.g. 1000M, 2G) (Default: 1024M). Driver端的内存

–driver-cores NUM 默认1个，Number of cores used by the driver, only in cluster mode(Default: 1).

–num-executors NUM 默认为2个，启动多少个executors

–executor-cores NUM 默认1个，Number of cores used by each executor，每个executou需要多少cpucores

–executor-memory 默认1G，Memory per executor (e.g. 1000M, 2G) (Default: 1G) ，每个executour的内存

–queue QUEUE_NAME The YARN queue to submit to (Default: “default”).

MAIN函数代码执行

  • image-20210910165027137
  • Driver端负责申请资源包括关闭资源，负责任务的Stage的切分
  • Executor执行任务的计算
  • 一个Spark的Application有很多Job
  • 一个Job下面有很多Stage
  • 一个Stage有很多taskset
  • 一个Taskset有很多task任务构成的额
  • 一个rdd分task分区任务都需要executor的task线程执行计算

再续 Spark 应用

[了解]PySpark角色分析

  • Spark的任务执行的流程
  • 面试的时候按照Spark完整的流程执行即可
  • image-20210910175410393
  • Py4J–Python For Java–可以在Python中调用Java的方法
  • 因为Python作为顶层的语言，作为API完成Spark计算任务，底层实质上还是Scala语言调用的
  • 底层有Python的SparkContext转化为Scala版本的SparkContext
  • ****为了能在Executor端运行用户定义的Python函数或Lambda表达****式，则需要为每个Task单独启一个Python进程，通过socket通信方式将Python函数或Lambda表达式发给Python进程执行。

[了解]PySpark架构

  • image-20210910180018622

后记

📢博客主页：https://manor.blog.csdn.net

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📢本文由 Maynor 原创，首发于 CSDN博客🙉
📢感觉这辈子，最深情绵长的注视，都给了手机⭐
📢专栏持续更新,欢迎订阅：https://blog.csdn.net/xianyu120/category_12453356.html

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