本节书摘来异步社区《Spark Cookbook 中文版》一书中的第1章，第1.7节，作者： 【印度】Rishi Yadav（亚达夫）译者： 顾星竹 , 刘见康 责编： 胡俊英，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。
1.7 在集群上使用YARN部署
另一种资源协调者（YARN）是基于HDFS这个Hadoop存储层的Hadoop计算框架。
YARN遵循主从架构。主守护进程被称为资源管理器（ResourceManager），从守护进程被称为节点管理器（NodeManager）。除此之外，生命周期管理由ApplicationMaster负责，它可以被派生到任何从节点上并可以生存一个应用的生命周期时长。
如果Spark运行在YARN上的话，资源管理器充当Spark master，节点管理器充当执行节点。
如果Spark运行在YARN上的话，每个Spark执行程序以YARN容器（container）的形式运行。
1.7.1 准备工作
在YARN上部署Spark需要一个拥有YARN支持的Spark二进制安装包。在按照Spark安装教程时，需要注意这一点。
1.7.2 具体步骤
1．在YARN上部署Spark，第一步就是设置配置参数。
HADOOP_CONF_DIR: to write to HDFS
YARN_CONF_DIR: to connect to YARN ResourceManager
$ cd /opt/infoobjects/spark/conf (or /etc/spark)
$ sudo vi spark-env.sh
export HADOOP_CONF_DIR=/opt/infoobjects/hadoop/etc/Hadoop
export YARN_CONF_DIR=/opt/infoobjects/hadoop/etc/hadoop
图1-10可见这些配置。
2．以下命令以yarn-client模式启动YARN Spark。
$ spark-submit --class path.to.your.Class --master yarn-client
[options] <app jar> [app options]
例如：
$ spark-submit --class com.infoobjects.TwitterFireHose —master
yarn-client --num-executors 3 --driver-memory 4g —executor-memory
2g --executor-cores 1 target/sparkio.jar 10
3．以下命令以yarn-client模式启动Spark shell。
$ spark-shell --master yarn-client
4．以下命令以yarn-cluster模式启动。
$ spark-submit --class path.to.your.Class --master yarn-cluster
[options] <app jar> [app options]
例如：
$ spark-submit --class com.infoobjects.TwitterFireHose –master
yarn-cluster --num-executors 3 --driver-memory 4g --executor-
memory 2g --executor-cores 1 target/sparkio.jar 10
1.7.3 工作原理
部署在YARN上的Spark应用有两种模式。
- yarn-client：Spark驱动运行在YARN集群之外的客户端进程上，并且ApplicationMaster仅用于协商安排资源管理器的资源。
- yarn-cluster：Spark驱动运行在由从节点的节点管理器派生出来的ApplicationMaster上。
yarn-cluster模式建议用于生产环境部署，而yarn-client模式很适合用于开发和调试，因为你可以立即看到输出。不需要特别分别Spark master在哪个模式下，因为它由Hadoop配置决定，master的参数要么是yarn-client，要么是yarn-cluster。
图1-11是client模式下在YARN上部署Spark的架构图。
图1-12是cluster模式下在YARN上部署Spark的架构图。
在YARN模式下，可以配置如下参数。
- num-executors：配置可分配执行程序数。
- executor-memory：每个执行程序的内存（RAM）。
- executor-cores：每个执行程序的CPU内核数。
