实现Spark程序在YARN两种模式
介绍
本文将教会一位刚入行的开发者如何在YARN上运行Spark程序，并介绍两种模式：client模式和cluster模式。这些模式可以根据需求选择不同的部署方式。
流程概述
下面是实现Spark程序在YARN上运行的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 配置Hadoop集群和Spark环境 |
| 2 | 准备Spark应用程序 |
| 3 | 打包Spark应用程序 |
| 4 | 提交Spark应用程序到YARN |
| 5 | 监控和管理Spark应用程序 |
具体步骤
步骤1：配置Hadoop集群和Spark环境
在开始之前，确保已经正确配置了Hadoop集群和Spark环境。这包括正确设置Hadoop和Spark的环境变量，配置YARN资源管理器等。
步骤2：准备Spark应用程序
编写你的Spark应用程序，并确保代码可以在本地运行。这里假设你已经编写了一个简单的WordCount程序。
步骤3：打包Spark应用程序
使用以下代码将你的Spark应用程序打包为一个可执行的JAR文件：
$ sbt package
这将在目录target/scala-2.12/下生成一个JAR文件，例如my-spark-app.jar。
步骤4：提交Spark应用程序到YARN
根据你的需求，选择使用client模式或cluster模式来提交Spark应用程序。
使用client模式
在client模式下，Spark驱动程序运行在客户端上，任务会被分发到YARN集群上的executor执行。
使用以下代码提交Spark应用程序到YARN：
$ spark-submit --class com.example.WordCount --master yarn --deploy-mode client my-spark-app.jar
其中，--class参数指定了你的Spark应用程序的入口类，--master参数指定了YARN的地址，--deploy-mode参数指定了使用client模式。
使用cluster模式
在cluster模式下，Spark驱动程序运行在YARN集群上，任务也会在YARN集群上执行。
使用以下代码提交Spark应用程序到YARN：
$ spark-submit --class com.example.WordCount --master yarn --deploy-mode cluster my-spark-app.jar
同样，--class参数指定了你的Spark应用程序的入口类，--master参数指定了YARN的地址，--deploy-mode参数指定了使用cluster模式。
步骤5：监控和管理Spark应用程序
一旦你的Spark应用程序提交成功，你可以使用以下方法来监控和管理它：
- 使用YARN的Web界面来监控应用程序的运行状态和资源使用情况。
- 使用
yarn application -kill <application_id>命令来终止应用程序的运行。
总结
通过本文，你学习了在YARN上运行Spark程序的两种模式：client模式和cluster模式。你需要配置好Hadoop集群和Spark环境，准备好你的Spark应用程序，并使用spark-submit命令将应用程序提交到YARN。最后，你可以使用YARN的Web界面来监控和管理应用程序。
希望本文能对你理解Spark程序在YARN两种模式下的运行有所帮助！
