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
- 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
- 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)
- 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
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
- 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
- 注意事项：
- 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
- 原理：
- 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
>>* 
原理：
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
- 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
- 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
- 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。
