spark集群参数配置理解

一、spark-env.sh

图1 我自己的配置文件spark-env.sh

line 7中指定hadoop安装目录的配置路径，如果不配置这一项，就要把${HADOOP_HOME}/etc/hadoop下的所有xml文件拷贝到${SPARK_HOME}/conf下，而且不保证正确，所以最好配置这一项。

line 9中如果不配置，在运行spark-submit的时候需要用--jars参数指定这个依赖的jar文件。

line13每个worker需要的core数

line14是指分配给运行在worker节点上的worker进程的内存大小

line15是指分配给在worker进程中executor的内存大小，系统默认是512M。之前一直迷惑为什么我worker进程配置了1G，但是在web ui上观察到的是1024M/512M used，就是这个原因。

line16是指worker进程的数目，如果你设置为2，那么在每个worker节点启动的进程数就是2。

因此，生成的executoer的总个数为num = worker节点数 X worker_instances数（worker进程数）X executor数（截图中没配置，即SPARK_EXECUTOR_INSTANCES，默认为2）。

上面三行都要根据具体的worker节点的物理硬件的限度来配置，超过这个限度任务就启动不起来。按照我的理解，上述三者的关系可用下图来解释。

图2

executor是worker里的线程，被限制用可用的cpu core数来执行。

另外在运行spark-submit或者中另一个叫做spark-defaults.con.template的配置文件中，有一项driver_memory。这个首先就要理解我是用过的spark程序的两大类四小种（实际上肯定不止）运行模式了。

两大类是指spark standalone模式和yarn，其实官网上还有一种叫做mesos的部署模式，模式上跟yarn的应该差不多，但原理没去了解，另外还有部署在amazon ec2上的，这后面两个都没亲手测试过，不谈了。，

四小种是指如下：

在standalone下，可分为1）local模式，用本地的线程代替worker进程。2）spark集群，用--master指定spark集群的master节点（其实上面说的mesos部署模式就是用mesos集群代替spark集群，将mesos集群的master节点指定给--master参数）

在yarn模式下，spark系统会将application丢给yarn集群去处理，因此我们强调一定要在图1中的line7示例的配置hadoop集群的信息。然后yarn模式下又根据driver程序是在本地提交还是提交到远程集群分为3）yarn-clien和4）yarn-cluster。因此，driver_memory参数的配置只针对yarn模式下有效，对standalone无效。更具体的，还有例子，可以看看这篇博文《Spark1.0.0 应用程序部署工具spark-submit》

发

二、yarn-cluster和yarn-client

按照对官网上两种模式描述的理解，我绘制如下图：

In yarn-cluster mode, the Spark driver runs inside an application master process which is managed by YARN on the cluster, and the client can go awayafter initiating the application。

图3 yarn-cluster模式

In yarn-client mode, the driver runs in the client process, and the application master is only used for requesting resources from YARN。

图4 yarn-client模式

因此，yarn-cluster更适用于实际应用，而yarn-client更适用于交互式的应用，比如说调试。更具体的在这篇博文中有提到 《Spark:Yarn-cluster和Yarn-client区别与联系》

下面几张截图是分别运行两种模式时候的结果。

Yarn-cluster模式：

Yarn-client模式：