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《PySpark大数据分析实战》-10.独立集群模式的代码运行
- 《PySpark大数据分析实战》-10.独立集群模式的代码运行
- 前言
- 使用spark-submit提交代码
- Spark History Server历史服务
- 独立集群模式的代码运行流程
- 结束语
《PySpark大数据分析实战》-10.独立集群模式的代码运行
前言
大家好！今天为大家分享的是《PySpark大数据分析实战》第2章第3节的内容：独立集群模式的代码运行。
使用spark-submit提交代码
spark-submit可以在不指定选项和参数、仅指定Python代码路径的情况下正常运行，但是这种方式提交运行，Spark应用程序仅会在单机上运行，这与本地模式一致。这种方式没有充分利用集群的资源，并且在集群的Spark Master Web UI上也无法查看提交运行的Spark应用程序。要充分利用集群资源并在Spark Master Web UI上看到提交的Spark应用程序，需要为spark-submit指定必要的选项，其中最重要的一个选项是master。未指定该选项，则Spark默认以本地模式启动，本地模式也是可以指定master选项的，可选的master值包括local、local[n]、local[*]。在独立集群模式下，需要将master的值指定为Spark Master Web UI中看到的值spark://node1:7077。在YARN模式下，需要将master的值指定为yarn。master选项的一些可选值列表见表。
| master选项值 | 描述 |
|---|---|
| local | 本地模式运行，所有计算都在一个线程中，无法并行计算 |
| local[n] | 本地模式运行，指定使用n个线程来模拟n个worker，通常将n指定为CPU的核数，以最大化利用CPU的能力 |
| local[*] | 本地运行模式，直接使用CPU的最多核数来设置线程数 |
| spark://node1:7077 | 独立集群模式，指定为独立集群的master地址 |
| yarn | Spark on YARN模式，master固定值为yarn，可区分cluster模式和client模式 |
由于spark-submit所在的路径$SPARK_HOME/bin/已经添加到环境变量$PATH里面，所以可以直接执行命令，指定master选项后提交Spark应用程序，命令如下：
$ spark-submit --master spark://node1:7077 /home/hadoop/WordCount.py
除了master选项，spark-submit还支持其他一些选项：
- –deploy-mode，用于决定Spark应用程序的Driver在哪里启动，使用client指定Driver在本地启动，使用cluster指定在集群中的一台服务器上启动Driver。默认值是client。
- –name，指定Spark应用程序的名称。
- –files，使用逗号分隔的文件列表，用于向集群提交文件，可以传递用于应用程序中使用的参数等。
- –conf，通过命令行动态地更改应用程序的配置。
- –driver-memory，指定为应用程序的Driver分配的内存大小。
- –executor-memory，指定为应用程序的每个Executor分配的内存大小。
Spark应用程序在运行的过程中，会遇到报错的情况，这是由于words.txt文件是存放在本地文件系统的而不是HDFS上，Spark应用程序在执行的时候会去本地系统读取文件，而words.txt仅存在于node1上，在node2和node3上并不存在，所以node2和node3上分配到的executor在进行文件读取的时候就会报错。而文件上传到HDFS则不会有这个问题。错误信息如下：
...
(10.0.0.7 executor 2): java.io.FileNotFoundException: File file:/home/hadoop/words.txt does not exist
...
(10.0.0.6 executor 1): java.io.FileNotFoundException: File file:/home/hadoop/words.txt does not exist
...
将words.txt复制到所有服务器节点后再次运行Spark应用程序，程序就不会报错，可以正确运行并成功输出结果。复制文件到所有节点的命令如下：
$ scp words.txt node2:~/
$ scp words.txt node3:~/
程序运行完成后，在Spark Master Web UI可以看到应用程序的Job信息，两次运行的应用程序如图所示。
点击应用程序链接，可以看到应用程序运行情况如图所示。在该列表中点击stdout和stderr链接可以查看日志信息。
Spark History Server历史服务
Spark应用程序运行结束后，Spark Driver Web UI随着Driver程序的结束而被关闭，此时要看应用程序的执行情况及日志信息，可以通过Spark History Server进行查看，Spark History Server的默认服务端口是18080，通过浏览器访问node1的该端口打开Spark History Server界面，可以看到两次运行结束的应用程序，如图所示。
点击应用程序列表中的链接，会跳转到应用程序的执行情况界面，如图所示。历史应用程序执行情况界面，与Spark Driver Web UI界面一致，功能也一样。
独立集群模式的代码运行流程
使用spark-submit提交Spark应用程序到独立集群进行运行，应用程序的执行流程如图所示。
：在Spark集群启动后，不管集群中是否有提交Spark应用程序运行，Worker节点都会向Master节点汇报自己的资源情况，例如空闲CPU、空闲内存等。
1：客户端通过spark-submit提交应用程序运行，首先会执行程序中的main()函数，在客户端启动Driver进程。
2：Driver进程启动后，会实例化SparkContext，SparkContext会向集群的Master注册并申请资源。
3：Master会根据Worker的资源情况，分配满足条件的Worker节点，Worker节点上会启动Executor。
4：Executor启动后，会反向注册到Driver。
5：Executor反向注册完成后，Driver将应用程序代码进行解析，并由Task Scheduler将Task分配到Worker节点并最终由Executor进行执行。
6：Executor执行Task任务，并向SparkContext汇报状态，直到Task执行完成。
7：当所有的Task都执行完成，SparkContext会请求Master进行注销，整个应用程序运行完成。
结束语
好了，感谢大家的关注，今天就分享到这里了，更多详细内容，请阅读原书或持续关注专栏。
