Spark笔记05 - 部署

Understanding Cluster
Deploying to a Cluster
Spark Submit Job

Understanding Cluster

在运行Spark时，有两种模式，一种是Local，一种是Cluster。顾名思义，前者是单点的，后者是集群的。对于不同的模式，在写代码的时候还是有区别的。

Print RDD

如果调用如下方法，那么是在各个的executor上打印出结果，而不是在driver上打印出所有的结果：

rdd.foreach(println) 

rdd.map(println)

如果想要显示所有结果，需要用collect()：

rdd.collect().foreach(println)

上述方法有个缺陷是太耗时了，所以如果只是为了看下数据的话可以使用采样方法take()只看一部分：

rdd.take(100).foreach(println)

Accumulator

再举一例，想要统计data的总和，运用如下代码实现。但需要注意的一点是，这里的counter是“局部”变量，而不是“全局”变量，每个executor上都有一个counter，最终需要再reduce求和。

var counter = 0
var rdd = sc.parallelize(data)

// Wrong: Don't do this!!
rdd.foreach(x => counter += x)

println("Counter value: " + counter)

如果不reduce可以吗？也可以，这里就需要用到Spark自带的Accumulator，相当于是全局变量。

总结：在写代码的时候，一定要时刻想着，如果跑在Cluster上行不行？因为有些时候Local能跑，Cluater不一定能跑。而Cluster能跑，Local一定能跑。

Deploying to a Cluster

首先，需要打好包上传到服务器上。如果是Scala/Java，就是jar；如果是Python，那就是zip或者egg。

然后，需要在服务器上运行对应命令启动。举例如下：

# Run on a Spark standalone cluster in client deploy mode
./bin/spark-submit \
  --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
  --master spark://207.184.161.138:7077 \
  --executor-memory 20G \
  --total-executor-cores 100 \
  /path/to/examples.jar \
  1000

其中，很两个很重要的参数

--master <master-url>: The master URL for the cluster
--deploy-mode <deploy-mode>: Whether to deploy your driver on the worker nodes (cluster) or locally as an external client (client) (default: client)

为了方便理解，需要重新缕一缕Spark中master、worker、executor和driver的关系。

master和worker节点

master节点常驻master守护进程，负责调度和worker节点通信。
worker节点常驻worker守护进程，负责管理executor进程。

一台机器可以同时作为master和worker节点。比如三台机器，A是master+worker，BC是worker。

driver和executor进程

driver进程
- 负责启动main()函数并且构建sparkContext对象。
- 并向集群管理者（master）申请spark应用所需的资源，也就是executor。
- 然后将应用拆分为多个stage，并创建对应tasks。
- 然后将各个任务分配到executor中执行。
- 最后再将结果汇总起来。
executor进程
- 负责执行task，并返回结果给driver。

Driver可以起在master节点上，也可以起在worker节点上，由deploy-mode决定，如下:

client_mode中，Driver起在提交request的worker上

spark_client_mode

cluster_mode中，Driver起在master上

spark_cluster_mode

由此，也带来一个区别

cluster mode，适用于生产环境，因为便于横向扩展，当需要时，可以多起几个worker，然后快速提交计算需求，如果中途断开也不要紧。但是有一个坏处是看log不方便。
client mode适用于开发环境，因为driver，executor一体，便于看log。不过需要注意的是提交了request不能中途断开，否则就无法得到计算结果。

至于YARN，MESOS，其实是把driver和executor包装起来放在一个框架中，自身扮演了master的角色，负责居中调度。

下面是各种deploy模式的参数介绍：

Spark Standalone

spark_cluster_standalone

Mesos (Apache)

spark_cluster_masos

Yarn (Hadoop)

spark_cluster_yarn

https://blog.csdn.net/hongmofang10/article/details/84587262

Spark Submit Job

Spark submit 在 Server 端的提交任务示例：

./bin/spark-submit 
    --class org.apache.spark.examples.SparkPi \ #  应用程序的主类
    --master yarn \                             # master 的地址，提交任务到哪里执行，如：spark://host:port,  yarn,  local
    --deploy-mode cluster \                     # 在本地 (client) 启动 driver 或在 cluster 上启动，默认是 client
    --driver-memory 4g \                        # Driver内存，默认 1G
    --executor-memory 2g \                      # 每个 executor 的内存，默认是1G
    --executor-cores 1 \                        # Executor的cpu core的数量
    --queue my_queue \                          # 运行在YARN的哪个队列上
    --num-executors 3 \                         # Executor的数量 
    examples/jars/spark-examples*.jar \         # 需要依赖的包
    10

Reference

posted @ 2020-08-18 13:43 MaxStack 阅读(44) 评论(0) 编辑收藏举报

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