spark yarn client 配置

Spark YARN Client 配置

Apache Spark是一个用于大数据处理的开源分布式计算框架，它提供了高效的数据处理能力和易于使用的API。YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop生态系统中的资源管理器，用于协调集群中的资源分配。在Spark中，YARN可以作为资源管理器来运行Spark应用程序。

Spark支持多种部署模式，其中一种是YARN Client模式。在这种模式下，Spark应用程序的Driver进程在YARN集群的一个节点上启动，而Executor进程则在YARN集群的各个节点上启动。这篇文章将介绍如何配置Spark YARN Client模式。

配置文件

首先，我们需要创建一个Spark配置文件，以指定Spark应用程序在YARN Client模式下的配置。下面是一个示例配置文件spark-defaults.conf：

# 引用形式的描述信息
spark.master yarn
spark.submit.deployMode client
spark.executor.memory 2g
spark.driver.memory 1g
spark.yarn.queue default

在上面的配置文件中，我们指定了Spark的master为YARN，部署模式为client，Executor内存为2GB，Driver内存为1GB，以及YARN队列为default。

代码示例

接下来，我们来看一个简单的Spark应用程序示例，使用YARN Client模式进行配置：

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext

object WordCount {
  def main(args: Array[String]) {
    val conf = new SparkConf()
      .setAppName("WordCount")
      .set("spark.master", "yarn")
      .set("spark.submit.deployMode", "client")
      .set("spark.executor.memory", "2g")
      .set("spark.driver.memory", "1g")
      .set("spark.yarn.queue", "default")

    val sc = new SparkContext(conf)

    val textFile = sc.textFile("hdfs://path/to/input.txt")
    val counts = textFile.flatMap(line => line.split(" "))
                         .map(word => (word, 1))
                         .reduceByKey(_ + _)

    counts.saveAsTextFile("hdfs://path/to/output")
  }
}

在上面的代码示例中，我们首先创建了一个SparkConf对象，并设置了相应的属性，然后创建了一个SparkContext对象，接着读取输入文件并执行WordCount操作，最后将结果保存到输出文件中。

配置流程

下面是一个简单的配置流程图，展示了在YARN Client模式下Spark应用程序的配置流程：

erDiagram
    YARNClient -->|1.创建SparkConf对象| SparkConf
    YARNClient -->|2.设置属性| SparkConf
    YARNClient -->|3.创建SparkContext对象| SparkContext
    YARNClient -->|4.读取输入文件| InputFile
    YARNClient -->|5.执行操作| WordCount
    YARNClient -->|6.保存结果| OutputFile

结论

通过本文的介绍，我们了解了如何配置Spark应用程序在YARN Client模式下运行。首先，我们需要创建一个配置文件，指定相关属性，然后在代码中创建SparkConf对象，并设置相应的属性，最后创建SparkContext对象，执行操作并保存结果。希望本文能帮助您更好地理解Spark YARN Client模式的配置过程。