一文带你读懂Spark YARN Cluster和Client两种不同提交模式

Spark 提交模式：YARN Cluster 与 Client

在 Apache Spark 的世界中，当你将作业提交到集群进行执行时，你面临着一个关键的选择：YARN Cluster 模式还是 Client 模式？这两者在资源分配、任务调度和适用场景方面存在着微妙的差异，理解这些差异对于优化你的 Spark 作业至关重要。

YARN Cluster 模式

想象一下一个资源丰富的乐园，在那里，YARN（Yet Another Resource Negotiator）充当一个指挥官，负责分配给 Spark 作业所需的一切资源。在这种模式下，YARN 负责为你的作业提供所需的空间和计算能力，并协调任务的执行。

资源分配：YARN 的管辖范围

YARN 就像一个睿智的调配者，根据你的 Spark 作业的资源需求和集群的可用性，精心分配资源。你只需要指定你的作业需要多少核、内存和存储，YARN 就会照顾好其余的事情。

任务调度：YARN 的舞蹈编排

任务调度就像一场精心编排的舞蹈，而 YARN 扮演着编舞家的角色。它考虑每个任务的依赖关系，确保它们按照正确的顺序执行。同时，它会监控集群中的可用资源，将任务分配给最合适的执行节点。

Client 模式

现在，让我们将目光转向 Client 模式，它让 Spark 自主决定如何分配资源和调度任务。就像一位经验丰富的船长，Spark 掌舵指挥着一切，从分配计算资源到协调任务执行。

资源分配：Spark 的掌控

与 YARN Cluster 模式不同，在 Client 模式下，Spark 完全掌控了资源分配。你可以指定每个分区所需的资源，而 Spark 负责协调分配。这给了你更多的灵活性，但也增加了需要管理的复杂性。

任务调度：Spark 的指挥

同样，在任务调度方面，Spark 占据了主导地位。它协调任务执行，考虑任务之间的依赖关系和集群资源的可用性。这种控制水平使你能够优化任务调度，以满足你的特定需求。

两种模式的比较

想象一下，你正在组织一场盛大的派对。YARN Cluster 模式就像一个高效的活动策划人，处理所有资源管理和协调任务，而 Client 模式则更像一个自主的派对主人，负责安排所有细节。

特征	YARN Cluster 模式	Client 模式
资源分配	由 YARN 管理	由 Spark 管理
任务调度	由 YARN 管理	由 Spark 管理
控制	较少控制	更多控制
YARN 依赖	高	低
作业启动时间	较长	较短

选择合适的模式

现在，问题来了：哪种模式适合你的 Spark 冒险？

如果你正在寻求充分利用 YARN 集群资源并在多个 YARN 应用程序之间轻松共存，YARN Cluster 模式 是你的最佳选择。

另一方面，如果你更喜欢控制资源分配和任务调度，并且对 YARN 集群的依赖性较低，Client 模式 可以为你提供更大的灵活性。

结论

无论是 YARN Cluster 模式还是 Client 模式，在 Spark 的世界中，提交模式的选择都至关重要。了解它们之间的差异可以帮助你优化作业的性能，最大限度地利用集群资源，并满足你的特定需求。

常见问题解答

1. 哪种模式更适合交互式 Spark 会话？

   • Client 模式，因为它提供了更快的启动时间和更直接的任务调度控制。

2. 什么时候使用 YARN Cluster 模式比较合适？

   • 当你需要充分利用 YARN 集群资源和与其他 YARN 应用程序共存时。

3. 如何在 Client 模式下指定资源需求？

   • 使用 spark.executor.cores 和 spark.executor.memory 等配置参数。

4. Client 模式下的任务调度与 YARN Cluster 模式有何不同？

   • 在 Client 模式下，Spark 自行负责任务调度，而 YARN Cluster 模式中由 YARN 处理。

5. 我可以在同一集群上同时运行 YARN Cluster 模式和 Client 模式的 Spark 作业吗？

   • 是的，这两种模式可以并存，但可能需要进行一些配置调整以避免资源冲突。