为什么我们生产上要选择Spark On Yarn模式?
发表于:2025-12-02 作者:千家信息网编辑
千家信息网最后更新 2025年12月02日,为什么我们生产上要选择Spark On Yarn?开发上我们选择local[2]模式生产上跑任务Job,我们选择Spark On Yarn模式 ,将Spark Application部署到yarn中,
千家信息网最后更新 2025年12月02日为什么我们生产上要选择Spark On Yarn模式?
为什么我们生产上要选择Spark On Yarn?
开发上我们选择local[2]模式
生产上跑任务Job,我们选择Spark On Yarn模式 ,
将Spark Application部署到yarn中,有如下优点:
1.部署Application和服务更加方便
- 只需要yarn服务,包括Spark,Storm在内的多种应用程序不要要自带服务,它们经由客户端提交后,由yarn提供的分布式缓存机制分发到各个计算节点上。
2.资源隔离机制
- yarn只负责资源的管理和调度,完全由用户和自己决定在yarn集群上运行哪种服务和Applicatioin,所以在yarn上有可能同时运行多个同类的服务和Application。Yarn利用Cgroups实现资源的隔离,用户在开发新的服务或者Application时,不用担心资源隔离方面的问题。
3.资源弹性管理
- Yarn可以通过队列的方式,管理同时运行在yarn集群种的多个服务,可根据不同类型的应用程序压力情况,调整对应的资源使用量,实现资源弹性管理。
Spark On Yarn有两种模式,一种是cluster模式,一种是client模式。
运行client模式:
- "./spark-shell -master yarn"
- "./spark-shell -master yarn-client"
- "./spark-shell -master yarn -deploy-mode client"
运行的是cluster模式
- "./spark-shell -master yarn-cluster"
- "./spark-shell -master yarn -deploy-mode cluster"
client和cluster模式的主要区别:a. client的driver是运行在客户端进程中b. cluster的driver是运行在Application Master之中
模式
资源
服务
运行
管理
选择
隔离
生产
同时
多个
客户
客户端
应用程序
弹性
机制
用户
程序
集群
应用
开发
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