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[大数据]Spark 任务提交流程(yarn模式)

在这里插入图片描述

一般提交任务到 yarn 有两种模式:client 模式、cluster 模式
区别在于 driver 运行在 client 还是 cluster


yarn client 模式

  • Driver 在任务提交的本地机器上运行
  • Driver 启动后会和 ResourceManager 通讯申请启动 ApplicationMaster
  • ResourceManager 分配 container,在合适的 NodeManager 上启动 ApplicationMaster,负责向 ResourceManager 申请 Executor 内存
  • ResourceManager 接到 ApplicationMaster 的资源申请后会分配 container,然后ApplicationMaster 在资源分配指定的 NodeManager 上启动 Executor 进程
  • Executor 进程启动后会向 Driver 反向注册,Executor 全部注册完成后 Driver 开始执行main 函数
  • 之后执行到 Action 算子时,触发一个 Job,并根据宽依赖开始划分 stage,每个 stage 生成对应的 TaskSet,之后将 task 分发到各个 Executor 上执行

yarn cluster 模式

  • 在 YARN Cluster 模式下,任务提交后会和 ResourceManager 通讯申请启动ApplicationMaster
  • 随后 ResourceManager 分配 container,在合适的 NodeManager 上启动 ApplicationMaster,此时的 ApplicationMaster 就是 Driver
  • Driver 启动后向 ResourceManager 申请 Executor 内存,ResourceManager 接到ApplicationMaster 的资源申请后会分配 container,然后在合适的 NodeManager 上启动Executor 进程
  • Executor 进程启动后会向 Driver 反向注册,Executor 全部注册完成后 Driver 开始执行
    main 函数
  • 之后执行到 Action 算子时,触发一个 Job,并根据宽依赖开始划分 stage,每个 stage 生成对应的 TaskSet,之后将 task 分发到各个 Executor 上执行
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加:2022-07-20 18:56:33  更:2022-07-20 18:58:50 
 
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