spark 提交到yarn 配置

Spark 提交到 YARN 配置教程

引言

在大数据领域中，Apache Spark 是一个非常流行的分布式计算框架。当我们使用 Spark 进行开发时，我们通常会将任务提交到 YARN 集群上运行，以充分利用集群资源。本文将向你介绍如何配置 Spark 提交到 YARN。

整体流程

下面是 Spark 提交到 YARN 的配置流程，我们将使用以下步骤进行说明：

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    title Spark 提交到 YARN 配置步骤
    "步骤1: 安装并配置 Hadoop 和 YARN" : 20
    "步骤2: 安装 Spark" : 20
    "步骤3: 配置 Spark 提交到 YARN" : 20
    "步骤4: 提交任务到 YARN" : 20
    "步骤5: 监控任务运行" : 20

以下是每个步骤的具体说明：

步骤1: 安装并配置 Hadoop 和 YARN

在进行 Spark 提交到 YARN 的配置之前，你需要先安装并配置 Hadoop 和 YARN。这涉及到在集群上设置 Hadoop 和 YARN 的配置文件，并确保它们正确运行。

步骤2: 安装 Spark

在提交到 YARN 之前，你需要先安装 Spark。你可以从 Spark 官方网站上下载并安装 Spark。

步骤3: 配置 Spark 提交到 YARN

要配置 Spark 提交到 YARN，你需要编辑 Spark 的配置文件，以指定 YARN 的相关参数。

在 Spark 的配置文件中，你需要设置以下参数：

• spark.master：设置为 yarn，表示将任务提交到 YARN。
• spark.submit.deployMode：设置为 cluster，表示以集群模式提交任务。
• spark.yarn.jars：设置为 $HADOOP_HOME/share/hadoop/yarn/*，指定 YARN JAR 文件的位置。
• spark.yarn.archive：设置为 $HADOOP_HOME/share/hadoop/yarn/lib，指定 YARN 库文件的位置。
• spark.eventLog.enabled：设置为 true，启用事件日志记录。

步骤4: 提交任务到 YARN

在完成配置后，你可以使用以下命令将任务提交到 YARN：

$ spark-submit --class <main_class> --master yarn <application_jar> <application_arguments>

其中，<main_class> 是你的 Spark 应用程序的主类，<application_jar> 是你的应用程序的 JAR 文件路径，<application_arguments> 是你的应用程序的参数。

步骤5: 监控任务运行

一旦任务提交到 YARN，你可以使用 YARN 的监控工具来监视任务的运行状态。你可以使用以下命令来查看任务的状态：

$ yarn application -status <application_id>

其中，<application_id> 是你的应用程序的 ID。

总结

通过按照上述步骤配置和提交 Spark 任务到 YARN，你可以充分利用集群资源进行分布式计算。请确保你已经正确安装和配置了 Hadoop、YARN 和 Spark，并且按照指定的步骤进行了配置和任务提交。