yarn 调度 spark 任务一直running

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mob64ca12e95b2b 2024-12-31 04:05:33 ©著作权

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使用 YARN 调度 Spark 任务并解决运行状态问题

随着大数据技术的不断发展，Apache Spark 作为一个强大的数据处理框架，得到了广泛的应用。在大规模的集群环境中，YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为一个资源管理平台，可以有效地帮助我们调度 Spark 任务。然而，有时候我们会遇到 Spark 任务一直处于 “running” 状态的情况，本文将介绍这一现象的原因并给出解决方案。

YARN 和 Spark 的基本工作原理

YARN 是 Hadoop 生态系统中的一个重要组件，负责集群资源的管理和调度。Spark 则是在 YARN 上运行的计算框架。Spark 与 YARN 的结合允许用户利用集群中的资源，进行分布式的计算。

在 YARN 中，每个 Spark 应用会被分为多个任务，并且这些任务会根据资源的需求进行相应的调度。如果一些任务一直处于 "running" 状态，可能有多个原因，比如资源不足、配置错误或依赖的问题等。

监控 YARN 集群状态

为了监控 Spark 任务执行情况，我们可以使用以下代码：

from pyspark import SparkContext

sc = SparkContext(appName="MonitoringExample")

# 执行任务
data = sc.parallelize(range(0, 100))
result = data.map(lambda x: x * x).collect()

print(result)
sc.stop()

在这个例子中，我们创建了一个 SparkContext，并执行了一个简单的任务。然而，当任务运行时间过长时，我们需要检查 YARN 资源管理器的状态。

分析运行状态

如果 Spark 任务一直处于运行状态，我们可以通过 YARN UI 页面（通常为 http://<your-yarn-cluster>:8088）来查看详细的应用程序状态。在 UI 中，我们可以找到以下信息：

资源使用情况：查看集群的 CPU 和内存利用率。
日志检查：检查 Spark Executor 的日志，判断是否有异常信息。
应用程序状态：查看 Spark 应用程序的具体状态和时间线。

classDiagram
    class SparkContext {
        +appName: String
        +parallelize(data): RDD
        +stop(): void
    }
    class RDD {
        +map(func): RDD
        +collect(): List
    }
    SparkContext "1" --> "n" RDD :  creates

Gantt 图示例：资源分配

为了更清晰地表述 Spark 任务在 YARN 上的运行情况，我们可以用 Gantt 图表示不同任务的执行时间以及资源的分配。

gantt
    title YARN Spark Task Schedule
    dateFormat  YYYY-MM-DD
    section Task Execution
    Task 1          :a1, 2023-10-01, 5d
    Task 2          :after a1  , 3d
    Task 3          :after a1  , 2d
    Task 4          :after a2  , 5d

在 Gantt 图中，Task 1 开始执行后，其他任务根据先后顺序进行调度。这有助于我们理解任务的调度顺序和资源分配情况。