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文档简介

Spark on YARN 陈 超 CrazyJvm Why YARN Hadoop MR Spark MPI Storm 如何共享数据？如何更方便的管理集群？ HDFS YARN MRSparkStormMPI YARN 组件 ResourceManager ApplicationMaster NodeManager Container YARN架构 Spark on YARN 首先你得编译一个和你hadoop版本对应的支持 YARN的Spark mvn -Pyarn -Phadoop-2.2 -Dhadoop.version=2.2.0 -DskipTests clean package /docs/latest/building-with-maven.html 注意：export MAVEN_OPTS=-Xmx2g -XX:MaxPermSize=512M -XX:ReservedCodeCacheSize=512m 每个SparkContex有一个ApplicationMaster 每个Executor对应一个Container yarn-cluster(YarnClusterScheduler) yarn-client(YarnClientClusterScheduler) yarn-client Client和Driver运行在一起，AM只用来获取资源 yarn-cluster Driver和AM运行在一起，Client可以跑远。 ? ? ? ? Sandy Ryza 提交任务到YARN ./bin/spark-submit -class path.to.your.Class -master yarn-cluster options app options 运行在Yarn上的时候，不需要指定master地址。自动从hadoop配置文件中读取ResourceManager 地址 注意点 SPARK_YARN_USER_ENV传给Spark进程的环境变量 export SPARK_JAR=hdfs:/some/path. HADOOP_CONF_DIR或者YARN_CONF_DIR指向Hadoop配置文件所在目录 Demo ， 提交Jar在本地运行 Demo ， 提交Jar在HDFS运行 Demo ， Spark Streaming on YARN tips yarn.nodemanager.local-dirs 本地目录 查看container的launch脚本 lau
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