Spark 运行模式分类

• 本地模式；
• standalone模式；
• spark on yarn 模式，又分未yarn-client和yarn-cluster；
• spark on mesos 模式（暂时没有了解）

本地模式-local

Spark不一定非要跑在hadoop集群，可以在本地，起多个线程的方式来指定。将Spark应用以多线程的方式直接运行在本地，一般都是为了方便调试，本地模式分三类

• local：只启动一个executor
• local[k]:启动k个executor
• local[*]：启动跟cpu数目相同的executor

注意：
Spark单机运行，一般用于开发测试。

• Local模式又称为本地模式，运行该模式非常简单，只需要把Spark的安装包解压后，改一些常用的配置即可使用，而不用启动Spark的Master、Worker守护进程( 只有集群的Standalone方式时，才需要这两个角色)，也不用启动Hadoop的各服务（除非你要用到HDFS），这是和其他模式的区别 。
• 这个SparkSubmit进程又当爹、又当妈，既是客户提交任务的Client进程、又是Spark的driver程序、还充当着Spark执行Task的Executor角色。

standalone模式

• 构建一个由Master+Slave构成的Spark集群，Spark运行在集群中。 分布式部署集群，自带完整的服务，资源管理和任务监控是Spark自己监控，这个模式也是其他模式的基础。

• 和单机运行的模式不同，这里必须在执行应用程序前，先启动Spark的Master和Worker守护进程。不用启动Hadoop服务，除非你用到了HDFS的内容 ；

  
  
  spark-standalone模式.png
• standalone模式角色说明
  • Master进程做为cluster manager，用来对应用程序申请的资源进行管理；
  • SparkSubmit 做为Client端和运行driver程序；
  • CoarseGrainedExecutorBackend 用来并发执行应用程序；
• Driver运行的位置
  • Standalone模式是Spark实现的资源调度框架，其主要的节点有Client节点、Master节点和Worker节点。其中Driver既可以运行在Master节点上中，也可以运行在本地Client端。
  • 当用spark-shell交互式工具提交Spark的Job时，Driver在Master节点上运行；
  • 当使用spark-submit工具提交Job或者在Eclips、IDEA等开发平台上使用”new SparkConf.setManager(“spark://master:7077”)”方式运行Spark任务时，Driver是运行在本地Client端上的。
• standalone运行流程
  • 1.SparkContext连接到Master，向Master注册并申请资源（CPU Core 和Memory）；
  • 2.Master根据SparkContext的资源申请要求和Worker心跳周期内报告的信息决定在哪个Worker上分配资源，然后在该Worker上获取资源，然后启动StandaloneExecutorBackend；
  • 3.StandaloneExecutorBackend向SparkContext注册；
  • 4.SparkContext将Applicaiton代码发送给StandaloneExecutorBackend；并且SparkContext解析Applicaiton代码，构建DAG图，并提交给DAG Scheduler分解成Stage（当碰到Action操作时，就会催生Job；每个Job中含有1个或多个Stage，Stage一般在获取外部数据和shuffle之前产生），DAG Scheduler将TaskSet提交给Task Scheduler，Task Scheduler负责将Task分配到相应的Worker，最后提交给StandaloneExecutorBackend执行；
  • 5.StandaloneExecutorBackend会建立Executor线程池，开始执行Task，并向SparkContext报告，直至Task完成。
  • 6.所有Task完成后，SparkContext向Master注销，释放资源。

Spark on Yarn模式

Spark客户端直接连接Yarn。不需要额外构建Spark集群。 分布式部署集群，资源和任务监控交给yarn管理，但是目前仅支持粗粒度资源分配方式，包含cluster和client运行模式，cluster适合生产，driver运行在集群子节点，具有容错功能，client适合调试，dirver运行在客户端。

Spark on yarn client模式

Spark-yarn-client.png

• Driver运行位置
  • Driver 在本地运行，并没有在nodemanager上，在nodemanager上启动的applicationMaster仅仅是一个ExecutorLanucher，功能十分有限。
• 运行流程
  • (1).Spark Yarn Client向YARN的ResourceManager发送请求，申请启动Application Master。同时在SparkContext初始化中将创建DAGScheduler和TASKScheduler等，由于我们选择的是Yarn-Client模式，程序会选择YarnClientClusterScheduler和YarnClientSchedulerBackend；
  • (2).ResourceManager收到请求后，在集群中选择一个NodeManager，为该应用程序分配第一个Container，要求它在这个Container中启动应用程序的ApplicationMaster（实际启动的是ExecutorLanucher，功能十分有限），与YARN-Cluster区别的是在该ApplicationMaster不运行SparkContext，只与SparkContext进行联系进行资源的分派的ExecutorLanucher；
  • (3).Client中的SparkContext初始化完毕后，与ApplicationMaster建立通讯，向ResourceManager注册，根据任务信息向ResourceManager申请资源（Container）；
  • (4).一旦ApplicationMaster申请到资源（也就是Container）后，便与对应的NodeManager通信，要求它在获得的Container中启动启动CoarseGrainedExecutorBackend，CoarseGrainedExecutorBackend启动后会向Client中的SparkContext注册并申请Task；
  • (5).Client中的SparkContext分配Task给CoarseGrainedExecutorBackend执行，CoarseGrainedExecutorBackend运行Task并向Driver汇报运行的状态和进度，以让Client随时掌握各个任务的运行状态，从而可以在任务失败时重新启动任务；
  • (6).应用程序运行完成后，Client的SparkContext向ResourceManager申请注销并关闭自己；

spark on yarn cluster模式

Spark-yarn-cluster.png

• Driver 运行位置
  • Driver运行在nodemanager上
• 运行流程
  • (1). Spark Yarn Client向YARN中resourcemanager提交应用程序，包括ApplicationMaster程序、启动ApplicationMaster的命令、需要在Executor中运行的程序等；
  • (2). ResourceManager收到请求后，在集群中选择一个NodeManager，为该应用程序分配第一个Container，要求它在这个Container中启动应用程序的ApplicationMaster(相当于Driver客户端)，其中ApplicationMaster进行SparkContext等的初始化；
  • (3). ApplicationMaster向ResourceManager注册，这样用户可以直接通过ResourceManage查看应用程序的运行状态，然后它将采用轮询的方式通过RPC协议为各个任务申请资源，并监控它们的运行状态直到运行结束；
  • (4). 一旦ApplicationMaster申请到资源（也就是Container）后，便与对应的NodeManager通信，要求它在获得的Container中启动启动CoarseGrainedExecutorBackend，CoarseGrainedExecutorBackend启动后会向ApplicationMaster中的SparkContext注册并申请Task。这一点和Standalone模式一样，只不过SparkContext在Spark Application中初始化时，使用CoarseGrainedSchedulerBackend配合YarnClusterScheduler进行任务的调度，其中YarnClusterScheduler只是对TaskSchedulerImpl的一个简单包装，增加了对Executor的等待逻辑等；
  • (5). ApplicationMaster中的SparkContext分配Task给CoarseGrainedExecutorBackend执行，CoarseGrainedExecutorBackend运行Task并向ApplicationMaster汇报运行的状态和进度，以让ApplicationMaster随时掌握各个任务的运行状态，从而可以在任务失败时重新启动任务；
  • (6). 应用程序运行完成后，ApplicationMaster向ResourceManager申请注销并关闭自己。

Spark on yarn client与Spark on yarn Cluster之间的区别

• yarn-client：
  • 用于测试，因为driver运行在本地客户端，负责调度application，会与yarn集群产生超大量的网络通信。好处是直接执行时，本地可以看到所有的log，方便调试。
  • Application Master仅仅向YARN请求Executor，Client会和请求的Container通信来调度他们工作，也就是说Client不能离开。
• yarn-cluster：
  • 生产环境使用， 因为driver运行在nodemanager上，缺点在于调试不方便，本地用spark-submit提价以后，看不到log，只能通过yarn application-logs application_id这种命令查看，很麻烦
  • Driver运行在AM(Application Master)中，它负责向YARN申请资源，并监督作业的运行状况。当用户提交了作业之后，就可以关掉Client，作业会继续在YARN上运行，因而YARN-Cluster模式不适合运行交互类型的作业；
• 总结
  • 理解YARN-Client和YARN-Cluster深层次的区别之前先清楚一个概念：Application Master。在YARN中，每个Application实例都有一个ApplicationMaster进程，它是Application启动的第一个容器。它负责和ResourceManager打交道并请求资源，获取资源之后告诉NodeManager为其启动Container。从深层次的含义讲YARN-Cluster和YARN-Client模式的区别其实就是ApplicationMaster进程的区别。