摘要：本文介绍了 Spark on YARN 架构 的基本原理和特点。文章首先介绍了 Hadoop YARN 架构 的两个核心组件：资源管理和计算调度，然后介绍了 Spark 架构 的主要组成部分和功能。文章最后总结了 Spark on YARN 架构 的优势和应用场景。
Hadoop YARN 架构 [1]
YARN 本身是一个资源调度框架，负责对运行在内部的计算框架进行资源调度管理。其为分布式计算任务提供两个独立的进程：
- 资源管理
- 计算调度
资源管理
◎ 资源层面在集群中，管理资源有两个角色，组成数据计算框架
ResourceManager
负责为各任务分配资源NodeManager
每个计算节点上仅且仅有 1 个NodeManager，负责向ResourceManager“上报” 节点信息（CPU，内存，磁盘，网络等监控信息）
计算调度
◎ 计算层面计算发生在 NodeManager 所在的节点上，有两个角色：
ApplicationMaster负责向ResourcesManager申请资源，并调度作业（Task）Container负责执行具体的计算作业
在 YARN 中，每个应用程序都有一个 ApplicationMaster ，负责与 ResourceManager 交互申请资源，并与 NodeManager 交互启动和监控任务。
Spark 架构
◎ Spark 架构Spark 与 YARN 非常类似，都有资源管理模块和计算模块，这两个模块都有各自的管理进程和执行进程。
Spark 架构 由以下几个部分组成：
- Driver 程序：负责创建 SparkContext 对象，并将应用程序逻辑划分为多个 Task
- Executor 进程：负责执行 Task，并将结果返回给 Driver
- Cluster Manager ：负责管理集群中的资源和节点，可以是 YARN ，也可以是其他类型
- SparkContext 对象：负责与 Cluster Manager 交互申请资源，并创建 Executor
- RDD ：弹性分布式数据集，是 Spark 的核心抽象，表示一个不可变、分区、可并行操作的数据集合
- DAGScheduler ：负责将 RDD 的操作转换为 DAG （有向无环图），并将 DAG 划分为多个 Stage
- TaskScheduler ：负责将 Stage 划分为多个 Task，并将 Task 分配给 Executor 执行
Spark on YARN 架构
Spark on YARN 是指将 Spark 应用程序运行在 YARN 集群上，利用 YARN 提供的资源管理和计算调度功能。在这种架构下，Spark 中的角色和 YARN 中的角色一一对应：
ClusterManager相当于ResourceManager，负责资源调度WorkerNode相当于NodeManager，负责管理节点状态Driver相当于ApplicationMaster，负责调度作业，可以运行在集群外部的客户端，也可以运行在集群内部的某个节点上Executor相当于Container，负责具体的计算任务
Spark on YARN 架构的优势：
- 可以充分利用 YARN 集群的资源，实现资源的动态分配和共享，避免资源的浪费和冲突
- 可以与其他运行在 YARN 上的应用程序协同工作，实现数据的高效处理和分析
- 可以享受 YARN 提供的高可用性、安全性、监控和管理等功能，提高 Spark 应用程序的稳定性和可靠性
- 可以灵活地选择 Spark 应用程序的运行模式，根据不同的场景和需求进行优化和调整
Spark on YARN 架构的应用场景
- 需要处理大规模、多样化、复杂的数据，例如机器学习、数据挖掘、图计算等
- 需要与其他运行在 YARN 上的应用程序进行数据交互，例如 Hadoop MapReduce、Hive 等
- 需要在同一个集群上运行多个 Spark 应用程序，实现资源的合理分配和利用
- 需要保证 Spark 应用程序的高可用性、安全性、监控和管理等功能
总结
本文介绍了 Spark on YARN 架构 的基本原理和特点，以及它的优势和应用场景。Spark on YARN 架构 是一种将 Spark 应用程序运行在 YARN 集群上的架构，可以充分利用 YARN 提供的资源管理和计算调度功能，实现数据的高效处理和分析。Spark on YARN 架构适合处理大规模、多样化、复杂的数据，与其他运行在 YARN 上的应用程序协同工作，以及在同一个集群上运行多个 Spark 应用程序。